rfm分析模型怎么建立？最全指南强势来袭！——九数云BI
电商平台对用户进行分析常会用到RFM模型，在进行RFM数据分析时常常需要求平均数。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~
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~
01 rfm分析模型：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。
02 rfm分析模型：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~
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