AI 获客系统中线索评分与优先级排序的功能。该示例假设我们有一些客户线索数据，包含年龄、收入、购买频率、历史购买金额等特征，我们会根据这些特征计算线索评分，并按照评分对线索进行优先级排序。AI矩阵获客系统出售，AI矩阵获客系统源码搭建
代码说明
权重定义：weights 字典定义了每个特征在计算线索评分时的权重。
数据生成：generate_sample_leads 函数创建了一个包含示例线索数据的 DataFrame。
数据标准化：normalize_data 函数对用于计算评分的特征进行简单的线性归一化处理，将特征值映射到 0 到 1 的范围。
线索评分计算：calculate_lead_scores 函数根据标准化后的数据和预设的权重计算每个线索的评分。
优先级排序：prioritize_leads 函数根据线索评分对线索进行降序排序，评分高的线索排在前面。
import pandas as pd
# 定义每个特征的权重
weights = {
'age': 0.2,
'income': 0.3,
'purchase_frequency': 0.3,
'historical_purchase_amount': 0.2
}
# 生成示例线索数据
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)
# 数据标准化（简单线性归一化）
def normalize_data(df, columns):
for col in columns:
df[col] = (df[col] - df[col].min()) / (df[col].max() - df[col].min())
return df
# 计算线索评分
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
# 线索优先级排序
def prioritize_leads(df):
return df.sort_values(by='score', ascending=False)
if __name__ == "__main__":
# 生成示例线索数据
leads = generate_sample_leads()
# 计算线索评分
leads_with_scores = calculate_lead_scores(leads)
# 进行优先级排序
prioritized_leads = prioritize_leads(leads_with_scores)
print("优先级排序后的线索：")
print(prioritized_leads[['lead_id', 'score']])
