商业数据分析常用方法：我在京东做数据分析 企业级商业数据分析

商业数据分析常用方法：我在京东做数据分析 企业级商业数据分析RFM = SUMMARIZE('Orders' 'Orders'[Uid] 'Orders'[R] "F" [F] "M" [M])新建列，使用AVERAGE函数，分别计算R、F、M的平均值。AVG_R = AVERAGE(RFM[R])AVG_F = AVERAGE(RFM[F])AVG_M = AVERAGE(RFM[M])算出R、F、M的得分，其中当R值小于平均值时，赋值为2，大于平均值时，赋值为1；F值大于平均值时，赋值为2，小于平均值时，赋值为1；M值大于平均值时，赋值为2，小于平均值时，赋值为1；R得分 = IF('RFM'[R]<=RFM[AVG_R] 2 1)F得分 = IF('RFM'[F]>=RFM[AVG_F] 2 1)M得分 = IF(

同样，新建一列，计算R的值，并将其转化为整数，这里设置当前的交易日期为2018/11/11，以此来计算交易的间隔天数。

R = DATE(2018 11 11)-'Orders'[最后一个交易日期].[Date]

点击报表，选择新建度量值，计算每一单的交易频次。

F = DISTINCTCOUNT('Orders'[Order_Id])

同理计算每一单的交易金额。

M = SUM('Orders'[Pay_Amt])计算R、F、M综合分值

计算完R、F、M的值后，需要将他们各自按照平均值划分为高、低两类，高于平均值的赋值为2，低于平均值的赋值为1，在建模中选择新建表，用函数将用户ID、R、F、M的值组成一张新表。

RFM = SUMMARIZE('Orders' 'Orders'[Uid] 'Orders'[R] "F" [F] "M" [M])

新建列，使用AVERAGE函数，分别计算R、F、M的平均值。

AVG_R = AVERAGE(RFM[R])

AVG_F = AVERAGE(RFM[F])

AVG_M = AVERAGE(RFM[M])

算出R、F、M的得分，其中当R值小于平均值时，赋值为2，大于平均值时，赋值为1；F值大于平均值时，赋值为2，小于平均值时，赋值为1；M值大于平均值时，赋值为2，小于平均值时，赋值为1；

R得分 = IF('RFM'[R]<=RFM[AVG_R] 2 1)

F得分 = IF('RFM'[F]>=RFM[AVG_F] 2 1)

M得分 = IF('RFM'[M]>=RFM[AVG_M] 2 1)

合并RFM值，使用连接符连接起来。

RFM = 'RFM'[R得分]&'RFM'[F得分]&'RFM'[M得分]