最近，小九收到了一条来自电商行业的求助留言：需要求本地400多万条数据的客单价，但数据源太大，Excel根本打不开怎么办？进行电商数据分析的客户价值分析时，一般会用到RFM模型。进行RFM分析时，绝大部分人会使用Excel来实现客单价、客户平均频次和最近消费平均间隔等指标的计算。

诚然，在处理少量数据时，Excel凭借其强大的基础功能在数据分析领域占有绝对的统治地位。但Excel的处理性能是有限的，面对海量数据就会失去优势：Excel处理的单表最大数据量为1048576行，超过10万行就会产生卡顿现象，更不用说对400多万条数据进行数据分析了。

为了解决使用Excel处理庞大数据时出现的问题，九数云在线秒级分析百万数据的强大功能应运而生。

RFM指标计算

电商平台对用户进行分析常会用到RFM模型，在进行RFM分析时常常需要求平均数。RFM 分析三个重要指标是：
最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。
最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。
最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。

下面小九就以RFM分析中计算三个重要指标的环节为例，给大家详细展示下如何用九数云1秒搞定平均数。

具体操作

01 数据导入与清洗

导入400多万行的某电商平台2020年2月到8月份的部分用户购买数据，点击「创建分析表」。

全选字段后，利用「字段重命名」功能修改字段名称。添加「公式」，新增字段“时间标准化”。如图所示输入公式，修改字段类型为日期。

重新选择需要的字段后添加「分类汇总」分析步骤，将所有字段如图所示拖入“分类”，达到删除重复值的效果。

03 计算客户消费指标

1. 计算每个客户消费频次（F）

由于一条记录代表该用户购买了一次，所以拖入一个「用户编号」求「计数」即可。以 [ 商品编号 ] 为分类，汇总 [ 用户编号计数 ] ，[ 价格求和 ] ，[ 时间标准化最晚时间 ] 。

 

2. 计算每个客户最近一次消费距离时间（R）

添加「公式」，新增字段“最近消费间隔”。如图所示，使用 DATEDIF( )和 TODAY( ) 两种函数计算，修改字段类型为数值。

3. 计算每个客户平均消费金额（M）

添加「分类汇总」，拖入[ 价格求和 ]字段，选择平均值。

4. 计算「总消费频次平均数」和「最近消费间隔平均值」

继续拖入 [ 最近消费间隔 ] ，[ 用户编号计数 ] 字段，选择平均值的汇总方式，再点击「合并上一步数据」。

以上就是计算电商数据分析中，客户价值分析-RFM分析的全过程，通过九数云的秒级计算百万级数据功能，用户可以对海量数据进行丝滑的数据分析，完全不会出现任何卡顿。同时，九数云一劳永逸的数据分析模式也是可圈可点的功能：用户只需进行一次全过程操作，就能解放双手。换句话讲，后续用户只需简单点击鼠标更新数据，就能实现想要的分析，从而节省了大量时间成本，将更多精力投入更深层的分析之中。

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