维克多阿涛
2022-12-30 阅读量: 68
-- 4.用户价值分析
-- 4.1 每个用户消费时间间隔、消费频次、消费金额
select
user_id,
max(日期) as 最近一次消费时间,
timestampdiff(day,max(日期),'2014-12-19') as R,
count(*) as F,
sum(amount) as M
from userbehavior_new
where behavior_type='buy'
group by user_id;
-- 4.6 各分类用户数量和占比, 销售贡献额和贡献额占比,以及累计销售贡献额和累计贡献额占比#方法一select 用户价值分类, count(user_id) 人数 ,count(user_id)/ (select count(user_id) 总人数 from RFM1) 人数占比, sum(M) 销售贡献额, sum(M)/ (select sum(M) 总销售额 from RFM1)
-- 4.5 各分类用户数量和占比, 销售贡献额和贡献额占比 select 用户价值分类, count(user_id) 人数 , count(user_id)/ (select count(user_id) 总人数 from RFM1) 人数占比, sum(M) 销售贡献额 , sum(M)/ (select sum(M) 总销售额 from RFM1) 销售
-- 4.5 RFM用户价值create VIEW RFM1 AS select *, case when R程度='高' and F程度='高' and M程度='高' then '重要价值用户' when R程度='高' and F程度='低' and M程度='高' then '重要发展用户' #重要发掘, 提高F when R程度='低' and F程度='高' and M程
-- 4.4 RFM重要程度select *, if(R评分>3.5984,'高','低') as R程度, if(F评分>2.1039,'高','低') as F程度, if(M评分>2.2051,'高','低') as M程度from (select user_id, timestampdiff(day,max(日期),'2014-12-19') as R, co
