程式諮詢(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎麼用R 寫出來)
[軟體熟悉度]:
新手(沒寫過程式，R 是我的第一次)s問題넊[問題敘述]:
請簡略描述你所要做的事情，或是這個程式的目的
[程式範例]:
問題一:
想請問為何計算 R scores的cut裡面的 breaks參數可以用 quantitle代入
但 F scores的cut裡面的breaks參數卻必須要用 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()]
問題二:
我有根據CRM資料的R scores與F scores的高低，分好客戶組別，如下圖
https://i.imgur.com/nTGaPQ3.png
但我想請問要如何能根據 RFM客戶模型的排列組合排序而非根據數量高低排序?
目標是像這樣排列 https://i.imgur.com/LqgTMjj.png
我有嘗試用 geom_treemap 與 treemap，但都沒辦法成功
謝謝各位
[環境敘述]:
R version 4.1.1 (2021-08-10)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 22000)
[關鍵字]: RFM
選擇性，也許未來有用

想怎麼切分是按目的決定的，沒有為什麼。猜測單純只是frequency的偏度很高，quantile不好切

同a大，應該只是寫這個code的人個人選擇一個用c(1,2,…)來指定數列，另一個用quantile()來產生指定數列，就這樣而已問題2請附上可執行的範例程式碼~謝謝~