Выполните RFM (последность, частота, денежный) анализ сегментации клиентов на основе данных электронной коммерции. Используйте, когда вам нужно проанализировать ценность клиента, выявить VIP-клиентов или создать маркетинговые сегменты. Автоматически очищает данные, рассчитывает метрики RFM, применяет кластеризацию K-средних и генерирует отчеты визуализации с поддержкой китайского языка.
Быстро установите AI-навык rfm-customer-segmentation в вашу среду разработки через командную строку
Источник: liangdabiao/claude-data-analysis-ultra-main.
A comprehensive customer segmentation skill that automatically analyzes e-commerce transaction data to identify customer value segments using RFM (Recency, Frequency, Monetary) analysis with K-means clustering.
Data Analysis When users provide e-commerce data or ask about customer segmentation:
Выполните RFM (последность, частота, денежный) анализ сегментации клиентов на основе данных электронной коммерции. Используйте, когда вам нужно проанализировать ценность клиента, выявить VIP-клиентов или создать маркетинговые сегменты. Автоматически очищает данные, рассчитывает метрики RFM, применяет кластеризацию K-средних и генерирует отчеты визуализации с поддержкой китайского языка. Источник: liangdabiao/claude-data-analysis-ultra-main.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/liangdabiao/claude-data-analysis-ultra-main --skill rfm-customer-segmentation После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/liangdabiao/claude-data-analysis-ultra-main --skill rfm-customer-segmentationBrowse more skills from liangdabiao/claude-data-analysis-ultra-main
Выполните RFM (последность, частота, денежный) анализ сегментации клиентов на основе данных электронной коммерции. Используйте, когда вам нужно проанализировать ценность клиента, выявить VIP-клиентов или создать маркетинговые сегменты. Автоматически очищает данные, рассчитывает метрики RFM, применяет кластеризацию K-средних и генерирует отчеты визуализации с поддержкой китайского языка. Источник: liangdabiao/claude-data-analysis-ultra-main.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/liangdabiao/claude-data-analysis-ultra-main --skill rfm-customer-segmentation После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/liangdabiao/claude-data-analysis-ultra-main