 GPT答： |
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进行可视化分析，包括RFM值的分布情况、不同价值类别客户数量占比等。
预处理步骤：
1. 数据清洗：检查数据中是否存在重复记录、异常值和无效数据，并进行删除或修正。
2. 缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，并根据实际情况选择填充或删除。
3. 异常值处理：检查数据中是否存在异常的极端数值，如过大或过小的金额、时间等，根据实际情况选择删除或修正。
处理结果：
经过预处理后，得到了一份准确且完整的客户交易记录表。通过对交易记录表进行分组聚合操作，得到了每位客户的最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）等信息。在此基础上计算出了每位客户的R、F、M三个指标，并将其用于对用户进行价值分类。最终得到了一个具有较高参考价值的RFM模型。
使用Matplotlib和Seaborn库对整理过后的数据进行可视化分析可以更直观地展示出不同价值类别客户数量占比以及RFM指标在样本总体中所占比例等信息。这些图表可以帮助企业更好地理解其目标用户群体特征，为制定营销策略提供参考。
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