知识卡片
用数据分布定义分层阈值
内容
“多少天不访问算流失”“消费多少钱算高价值”这类分层标签的临界值不应该拍脑袋定，而要从实际数据分布里找拐点：或者统计末次访问与倒数第二次访问的间隔分布，找到大多数用户都不会超过的那个间隔。RFM模型划分高低频/高低额用户同理，用二八法则从消费次数、消费金额的实际分布中切出高低分界。这类方法的共性是：先看数据长什么样，再决定切在哪，而不是先定规则再套数据。
参考来源
- 位置：《用户画像：方法论与工程化解决方案》第4章《标签数据开发》（源文件：_epub-src/OEBPS/text00051.html）
- 结论依据：原文围绕“图4-9 用户最后一次访问与倒数第二次访问之间的时间间隔（示意数据）”给出定义、场景或处理方式，支撑卡片对“用数据分布定义分层阈值”的概括。
- 原始内容：图4-9 用户最后一次访问与倒数第二次访问之间的时间间隔（示意数据）