本文分享了一个完整的电商用户复购分析项目，从数据清洗、RFM分群到复购预测与业务建议。基于UCI在线零售数据集，作者通过清洗39.7万条有效订单，识别出22%的“冠军客户”贡献65%收入，发现90天内是复购关键窗口，并构建逻辑回归模型（AUC 0.736）预测复购。最终提出新客触达、交叉推荐、沉睡客户召回等可落地策略。项目强调：真实数据分析重在业务理解与洞察转化，而非模型复杂度，代码已开源，适合求