2025-01 美团 中等
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请编写SQL查询，根据以下规则找到所有RFM总评分为9分的用户：

  • Recency (R)：使用NTILE(3)函数将用户按距离今天的天数分为三类。注意这里按照天数降序排列，因为Recency得分越低表示用户越近进行了购买。
  • Frequency (F)：使用NTILE(3)函数将用户按有下单记录的不同天数分为三类。
  • Monetary (M)：使用NTILE(3)函数将用户按每次交易的平均消费金额降序排列后分成三类。
  • 计算每位用户的RFM总分，并筛选出那些总分恰好为9分的用户。

输出所有RFM总评分为9分的用户ID (user_id) 及其对应的 recency_score, frequency_score, 和 monetary_score。

RFM模型 聚合函数 group by inner join avg case when distinct count datediff + current_date ntile

mt_trx_rcd_f，餐饮商户团购消费记录表

cust_uid trx_amt mch_nm mch_typ2 trx_dt
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MySQL 8.0

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