AI 獲客系統(tǒng)中線索評(píng)分與優(yōu)先級(jí)排序的功能。該示例假設(shè)我們有一些客戶線索數(shù)據(jù)，包含年齡、收入、購(gòu)買頻率、歷史購(gòu)買金額等特征，我們會(huì)根據(jù)這些特征計(jì)算線索評(píng)分，并按照評(píng)分對(duì)線索進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。AI矩陣獲客系統(tǒng)出售，AI矩陣獲客系統(tǒng)源碼搭建
代碼說明
權(quán)重定義：weights?字典定義了每個(gè)特征在計(jì)算線索評(píng)分時(shí)的權(quán)重。
數(shù)據(jù)生成：generate_sample_leads?函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè)包含示例線索數(shù)據(jù)的?DataFrame。
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：normalize_data?函數(shù)對(duì)用于計(jì)算評(píng)分的特征進(jìn)行簡(jiǎn)單的線性歸一化處理，將特征值映射到 0 到 1 的范圍。
線索評(píng)分計(jì)算：calculate_lead_scores?函數(shù)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的權(quán)重計(jì)算每個(gè)線索的評(píng)分。
優(yōu)先級(jí)排序：prioritize_leads?函數(shù)根據(jù)線索評(píng)分對(duì)線索進(jìn)行降序排序，評(píng)分高的線索排在前面。
import pandas as pd
# 定義每個(gè)特征的權(quán)重
weights = {
? ? 'age': 0.2,
? ? 'income': 0.3,
? ? 'purchase_frequency': 0.3,
? ? 'historical_purchase_amount': 0.2
}
# 生成示例線索數(shù)據(jù)
def generate_sample_leads():
? ? data = {
? ? ? ? 'lead_id': [1, 2, 3, 4, 5],
? ? ? ? 'age': [25, 35, 45, 22, 32],
? ? ? ? 'income': [50000, 70000, 90000, 40000, 60000],
? ? ? ? 'purchase_frequency': [2, 5, 3, 1, 4],
? ? ? ? 'historical_purchase_amount': [1000, 3000, 2000, 500, 1500]
? ? }
? ? return pd.DataFrame(data)
# 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（簡(jiǎn)單線性歸一化）
def normalize_data(df, columns):
? ? for col in columns:
? ? ? ? df[col] = (df[col] - df[col].min()) / (df[col].max() - df[col].min())
? ? return df
# 計(jì)算線索評(píng)分
def calculate_lead_scores(df):
? ? score_columns = list(weights.keys())
? ? df = normalize_data(df, score_columns)
? ? df['score'] = 0
? ? for col, weight in weights.items():
? ? ? ? df['score'] += df[col] * weight
? ? return df
# 線索優(yōu)先級(jí)排序
def prioritize_leads(df):
? ? return df.sort_values(by='score', ascending=False)
if __name__ == "__main__":
? ? # 生成示例線索數(shù)據(jù)
? ? leads = generate_sample_leads()
? ? # 計(jì)算線索評(píng)分
? ? leads_with_scores = calculate_lead_scores(leads)
? ? # 進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序
? ? prioritized_leads = prioritize_leads(leads_with_scores)
? ? print("優(yōu)先級(jí)排序后的線索：")
? ? print(prioritized_leads[['lead_id', 'score']])
