程式咨询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎么用R 写出来)
[软件熟悉度]:
新手(没写过程式，R 是我的第一次)s问题넊[问题叙述]:
请简略描述你所要做的事情，或是这个程式的目的
[程式范例]:
问题一:
想请问为何计算 R scores的cut里面的 breaks参数可以用 quantitle代入
但 F scores的cut里面的breaks参数却必须要用 c(0,1,2,3,4,60) ??
# Calculate F scores
f <- quantile(rfm_df$Frequency, probs = seq(0,1,by = 0.2))
labels = c(1, 2, 3, 4, 5)
rfm_df$F_score <- labels[cut(rfm_df$Frequency, breaks=c(0,1,2,3,4,60),
labels = labels, include.lowest=TRUE) |> as.numeric()]
# Calculate R scores
r <- quantile(rfm_df$Recency, probs = seq(0,1,by = 0.2))
labels = c(5, 4, 3, 2, 1)
rfm_df$R_score <- labels[cut(rfm_df$Recency, breaks=r, labels = labels,
include.lowest=TRUE) |> as.numeric()]
问题二:
我有根据CRM资料的R scores与F scores的高低，分好客户组别，如下图
https://i.imgur.com/nTGaPQ3.png
但我想请问要如何能根据 RFM客户模型的排列组合排序而非根据数量高低排序?
目标是像这样排列 https://i.imgur.com/LqgTMjj.png
我有尝试用 geom_treemap 与 treemap，但都没办法成功
谢谢各位
[环境叙述]:
R version 4.1.1 (2021-08-10)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 22000)
[关键字]: RFM
选择性，也许未来有用