本系列开始，从零构建RFM模型。

在外卖平台上，了解顾客最近一次下单的时间（Recency）对于评估其活跃度至关重要。通过找出每位用户的最近一次下单日期，可以帮助平台识别最活跃的用户群体以及那些可能存在流失风险的用户。

请编写SQL查询，计算每位用户的最近一次下单日期，输出用户id、最近一次下单日期，按用户id升序排序。

1. 定义

• Recency：指的是客户上一次与品牌互动的时间，对于外卖平台而言，就是用户最后一次下单的时间。
• 计算方法：通过计算当前日期与用户最后一次交易日期之间的天数来确定。

2. 业务意义

• 活跃用户：近期有下单记录的用户，通常被认为是活跃用户，这些用户对平台的价值较高，因为他们持续使用服务。
• 流失风险用户：长时间没有下单记录的用户，可能存在流失的风险。根据不同的业务模型，可以设定一个阈值（例如90天），超过这个时间未下单的用户被视为高流失风险。
• 重新激活机会：针对那些长时间未下单但曾经活跃过的用户，可以通过促销活动等方式尝试重新激活他们。

3. 应用场景

• 个性化营销：基于用户的Recency值，可以向不同活跃程度的用户提供个性化的营销信息。例如，向近期活跃用户提供新品推荐，而向长期未下单的用户提供特别优惠券。
• 客户细分：结合其他RFM维度（Frequency, Monetary），可以根据用户的Recency值将用户细分为不同的群体，以便更精准地制定市场策略。