客户分析和异常检测-Python

感谢您抽出时间检查此问题。 我感兴趣的是创建一个客户购买模式的配置文件。 一旦我为每个人创建了一个配置文件，我们会获取看不见的数据，并检查配置文件，看看客户是否遵循了他们的配置文件，如果没有升起标志的话。通过这种方式，我们不会为所有买家创建一个集合警报，但我们可以基于单个买家检测异常情况，以根据其配置文件进行基准测试

关于如何解决这个问题的任何想法或意见。 如果你有关于这个问题的课程或教程，请随时提出建议

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提前感谢。

你可以选择监督学习方法，基本上是机器学习。此外，对于购买模式，我建议更多地探索RFM规则，即最近性、频率和货币价值。这将帮助您为模型或配置文件客户创建功能。

您已经尝试了哪些功能？听起来像机器学习（scikit学习）。那里有很多书和教程。谷歌是你的朋友。我根据客户的购买模式和地点货币使用了按do分组的客户。如果新数据不符合创建的任何个人配置文件。我发出了警报。我对客户及其交易的整个数据集都这样做了。这会引发警报，但并没有像可能的那样有意义。为了使用Sci kit learn，我们没有检测到异常，因为我们不知道每个客户的异常情况。谢谢Nitin，我将尝试RFM模型。你能详细说明一下监督学习部分吗。有没有你认为合适的型号。非常感谢。