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RFM模型之实践篇

了解了RFM的理论之后，实践才是重中之重。

  • 此处的实践基于tableau中实现
  • 所涉的参数可基于实际业务进行调整
  • 数据源使用tableau自带的超市指标

基础指标建立

R指标创建

  • 创建最近购买时间字段
RFM模型之实践篇_第1张图片
[email protected]
  • 创建最近购买距今字段
RFM模型之实践篇_第2张图片
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  • 创建R参数
RFM模型之实践篇_第3张图片
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创建了R=2 的参数后，依次创建R=3，R=4，R=5

  • 创建R值
RFM模型之实践篇_第4张图片
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创建R值这一步很重要，也是用户分层的第一个理解难点。关键在于利用条件函数，根据用户的最近购买距今天数，对用户的R进行赋值，得到R值。
这个过程中，用户的最近距今天数是对象，R参考线是参考，R值是用户在R方向的赋值结果。理解了R值的产生，也就理解了前面为啥么要计算出最近距今天数和R参数。
而且，后面的F值与M值的计算也是同理的。

  • 创建均值R
RFM模型之实践篇_第5张图片
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均值R的创建也是作为一个参考来的

F指标创建

  • 创建购买次数字段
RFM模型之实践篇_第6张图片
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  • 创建F参数
RFM模型之实践篇_第7张图片
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依次创建F=2,F=3,F=4 参数

  • 创建F值
RFM模型之实践篇_第8张图片
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  • 创建F均值
RFM模型之实践篇_第9张图片
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M指标创建

  • 创建购买金额字段
RFM模型之实践篇_第10张图片
[email protected]
  • 创建M参数
RFM模型之实践篇_第11张图片
[email protected]

依次创建M=2,M=3,M=4参数

  • 创建M均值
RFM模型之实践篇_第12张图片

到这里为止，所有的指标就都创建完毕啦。

分层操作

  • 创建字段用户分层
RFM模型之实践篇_第13张图片
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这里也是一个条件做的分层，对象是用户的R值&F值&M值，参考是均值R&F&M，赋值是用户分层的类别。
看到这个分层的语句，是不是想起来第一篇的那个图？
再来温习对比一下

RFM模型之实践篇_第14张图片
[email protected]

所以说分层分层，分层是精髓啊。
到这里用户的分层就全部完成了，来看下用户的分布情况。

RFM模型之实践篇_第15张图片
[email protected]

可以看出来，虽然重要价值的用户占比最大，但是流失的用户也占比不小。

当然了，这还只是RFM最基本最中规中矩的玩法，如何在RFM上应用出新花样呢？
下一篇再写。

示例超市-RFM

我的tableau public：yangliang的tableau public主页

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    首先我们选择使用OpenResty，其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
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    终结函数（finalizer）通常是不可预测的，常常也是很危险的，一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能，以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数（destructors）的对应物。       我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的： 1）在涉及使用资源，使用完毕后要释放资源的情形下，首先要用一个显示的方
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