From ea2662e88ed122869b92c008c224c92fe981993c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: HeHaonan <1822907900@qq.com>
Date: Fri, 2 Aug 2024 18:06:16 +0800
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 .../portraitModel/components/abcAnalysis.vue  |   16 +-
 .../components/bostonAnalysis.vue             |   16 +-
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+++ b/src/api/portraitModel.js
@@ -13,6 +13,7 @@ export function downloadDataByRFM(data) {
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     method: "get",
     params: data,
+    responseType: "blob",
   });
 }
 //数据下载-ABC分析
@@ -25,9 +26,19 @@ export function downloadDataByABC(data) {
 }
 //数据下载-波士顿矩阵分析
 export function downloadDataByBoston(data) {
-    return request({
-      url: "/api/downDataByUserPortrait/bostonMatrixAnalysisData",
-      method: "get",
-      params: data,
-    });
-  }
+  return request({
+    url: "/api/downDataByUserPortrait/bostonMatrixAnalysisData",
+    method: "get",
+    responseType: "blob",
+    params: data,
+  });
+}
+//数据下载-帕累托/ABC分析
+//筛选出统计样本
+export function filterOutStatisSample(data) {
+  return request({
+    url: "/api/userBehaviorByRFM/filterOutStatisSample",
+    method: "post",
+    data: data,
+  });
+}
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new file mode 100644
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+//文件下载
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+  const link = document.createElement('a')
+  try {
+    // let blob = new Blob([res.data],{type: 'application/vnd.ms-excel'});    //如果后台返回的不是blob对象类型，先定义成blob对象格式,type格式根据返回文件不同修改
+    const blob = fileBlob
+    const _fileName = fileName // 拆解获取文件名，如果后端没返回文件格式，则需要自己拼接文件后缀
+    link.style.display = 'none'
+    // 兼容浏览器
+    const url = window.URL || window.webkitURL || window.moxURL
+    link.href = url.createObjectURL(blob) // 如果没设置axios请求reponseType为‘blob’的话，则参数应为new Blob(文件流),否则报错
+    link.download = _fileName // 下载的文件名称
+    link.click()
+    window.URL.revokeObjectURL(url) //  #URL.revokeObjectURL()方法会释放一个通过URL.createObjectURL()创建的对象URL. 当你要已经用过了这个对象URL,然后要让浏览器知道这个URL已经不再需要指向对应的文件的时候,就需要调用这个方法.
+  } catch (error) {
+    console.error(error.message)
+  }
+}
  
diff --git a/src/views/portraitModel/components/AARRRAnalysis.vue b/src/views/portraitModel/components/AARRRAnalysis.vue
new file mode 100644
index 0000000..34aad1c
--- /dev/null
+++ b/src/views/portraitModel/components/AARRRAnalysis.vue
@@ -0,0 +1,1092 @@
+<template>
+  <div class="content">
+    <div class="import" @click="knowledgeFlag = !knowledgeFlag">
+      <img src="@/assets/images/导入.png" alt="" />
+      <span>任务知识导入</span>
+    </div>
+    <div v-if="knowledgeFlag">
+      <a
+        href="
+https://www.zhihu.com/question/620095154/answer/3351195697"
+        target="_blank"
+        rel="noopener noreferrer"
+      >
+        https://www.zhihu.com/question/620095154/answer/3351195697</a
+      ><br />
+
+      <a
+        href="
+https://www.sohu.com/a/528399751_218639"
+        target="_blank"
+        rel="noopener noreferrer"
+      >
+        https://www.sohu.com/a/528399751_218639</a
+      ><br />
+
+      <a
+        href="
+https://help.fanruan.com/finebi5.1/doc-view-1256.html"
+        target="_blank"
+        rel="noopener noreferrer"
+      >
+        https://help.fanruan.com/finebi5.1/doc-view-1256.html</a
+      >
+      <br />
+    </div>
+    <div v-if="!knowledgeFlag">
+      <div class="caseBack">
+        <div class="title">
+          <img src="@/assets/images/caseIcon.png" alt="" />
+          <span>案例背景：</span>
+        </div>
+        <span style="line-height: 25px; font-size: 14px">
+          某买菜app想通过 AARRR模型分析自己的增长优势和弱势，获取更大的市场。
+          <br />
+
+          AARRR模型的实质是一个用户生命周期模型，关注用户获取(Acquisition)
+          、激活(Activation)、留存(Retention) 、收入(Revenue) 和自传播(Refer)
+          这五个方面，描述了用户从了解一个产品或服务到成为忠实用户的整个过程，对应于产品生命周期中的五个阶段。
+        </span>
+      </div>
+      <div class="line"></div>
+      <div class="caseBack">
+        <div class="title">
+          <img src="@/assets/images/步骤.png" alt="" />
+          <span>第一步，获客分析</span>
+        </div>
+        <span style="line-height: 25px; font-size: 14px">
+          任何产品的运营，第一步都是获取新用户，新用户一般来源于不同的渠道，因此我们首先需要做的就是渠道分析。做了渠道分析，我们才能知道，哪个渠道效果好，花费少，以后可以在性价比高的渠道投放。通常情况下渠道分析有两个维度：获客数量和获客质量
+        </span>
+        <div style="margin-top: 10px; display: flex">
+          <div>
+            <div
+              class="draw"
+              style="padding-left: 25px; margin-left: 20px"
+              @click="drawEcharts"
+            >
+              生成可视化展现
+            </div>
+            <div id="echarts1" style="width: 500px; height: 320px"></div>
+          </div>
+          <div class="step1Table">
+            <div class="titleTable">推广渠道对比（平均一次浏览时间）</div>
+            <el-table
+              :data="step1Data"
+              style="width: 500px; margin-left: 45px; margin-top: 15px"
+              border
+              :header-cell-style="{
+                color: '#fff',
+                fontSize: '14px',
+                backgroundColor: '#6A7DE9!important',
+              }"
+            >
+              <el-table-column label="推广渠道" align="center" prop="data1">
+              </el-table-column>
+              <el-table-column label="浏览时间" align="center" prop="data2">
+              </el-table-column>
+            </el-table>
+          </div>
+          <div style="margin-top: 40px">
+            <div class="analysisBtn">图表分析</div>
+            <div style="margin-left: 20px">
+              <p>1、推广渠道中，获客数量最多的是：</p>
+              <el-select
+                v-model="asd"
+                placeholder="请选择"
+                style="width: 200px"
+              >
+                <el-option :label="'基础线上工作'" :value="'基础线上工作'" />
+                <el-option :label="'手机厂商预装'" :value="'手机厂商预装'" />
+                <el-option :label="'新媒体推广'" :value="'新媒体推广'" />
+                <el-option :label="'线下活动推广'" :value="'线下活动推广'" />
+              </el-select>
+            </div>
+            <div style="margin-left: 20px">
+              <p>2、哪种渠道的获客质量最高：</p>
+              <el-select
+                v-model="asd"
+                placeholder="请选择"
+                style="width: 200px"
+              >
+                <el-option :label="'基础线上工作'" :value="'基础线上工作'" />
+                <el-option :label="'手机厂商预装'" :value="'手机厂商预装'" />
+                <el-option :label="'新媒体推广'" :value="'新媒体推广'" />
+                <el-option :label="'线下活动推广'" :value="'线下活动推广'" />
+              </el-select>
+            </div>
+            <div class="submit" style="margin-top: 75px">提交</div>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+      <div class="line"></div>
+      <div class="caseBack">
+        <div class="title">
+          <img src="@/assets/images/步骤.png" alt="" />
+          <span>第二步，激活分析</span>
+        </div>
+        <span style="line-height: 25px; font-size: 14px">
+          有了用户之后就需要提高活跃度，用户光注册没啥用，需要经常登录、使用app才行。据有效数据表明，当新用户进入产品之后的次日活跃开始计算，80%以上的新用户都不会被再次激活。而对于买菜app来说，只有产生过订单的用户才能算作被激活。<br />
+          对各月份的用户新增情况进行分析，折线图如下图：
+        </span>
+        <div style="margin-top: 10px; display: flex">
+          <el-table
+            :data="step2Data"
+            style="width: 650px"
+            border
+            :header-cell-style="{
+              color: '#fff',
+              fontSize: '14px',
+              backgroundColor: '#6A7DE9!important',
+            }"
+          >
+            <el-table-column label="周数" align="center" prop="week">
+            </el-table-column>
+            <el-table-column label="日期间隔" align="center" prop="interval">
+            </el-table-column>
+            <el-table-column
+              label="周活跃用户（个）"
+              align="center"
+              prop="description"
+            >
+              <template #default="scope">
+                <el-input
+                  v-model="scope.row.params1"
+                  placeholder="请输入"
+                  style="width: 90px"
+                >
+                </el-input>
+              </template>
+            </el-table-column>
+            <el-table-column
+              label="周活跃率（%）"
+              align="center"
+              prop="description"
+            >
+              <template #default="scope">
+                <el-input
+                  v-model="scope.row.params2"
+                  placeholder="请输入"
+                  style="width: 90px"
+                >
+                </el-input
+                >%
+              </template>
+            </el-table-column>
+          </el-table>
+          <div style="width: 650px">
+            <div class="analysisConclusion">分析结论</div>
+            <el-input
+              v-model="analysisConclusion"
+              style="margin-left: 20px; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px"
+              :rows="8"
+              type="textarea"
+              placeholder="请输入"
+            />
+            <div class="submit">提交</div>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+      <div class="line"></div>
+      <div class="caseBack">
+        <div class="title">
+          <img src="@/assets/images/步骤.png" alt="" />
+          <span>第三步，留存分析</span>
+        </div>
+        <span style="line-height: 25px; font-size: 14px">
+          用户激活之后，不留存的话最终也都将流失，徒劳一场。对于买菜app来说，用户激活之后，如果不能留下来的话，那此前的工作基本都是无用的。我们可以分析一周留存率、双周留存率和月留存率，发现用户留存率仍有较大提升空间，可以分析流失原因，进一步提高产品体验，挽留已有客户。
+        </span>
+        <div style="margin-top: 10px; display: flex">
+          <div>
+            <div
+              class="draw"
+              style="padding-left: 25px; margin-bottom: 10px"
+              @click="drawEcharts"
+            >
+              生成留存率图表
+            </div>
+
+            <el-table
+              :data="step3Data"
+              style="width: 1000px"
+              border
+              :header-cell-style="{
+                color: '#fff',
+                fontSize: '14px',
+                backgroundColor: '#6A7DE9!important',
+              }"
+            >
+              <el-table-column label="注册日期" align="center" prop="date">
+              </el-table-column>
+              <el-table-column
+                label="一周留存率（%）"
+                align="center"
+                prop="ratio1"
+              >
+              </el-table-column>
+              <el-table-column
+                label="两周留存率（%）"
+                align="center"
+                prop="ratio2"
+              >
+              </el-table-column>
+              <el-table-column
+                label="30天留存率（%）"
+                align="center"
+                prop="ratio3"
+              >
+              </el-table-column>
+            </el-table>
+          </div>
+          <div style="margin-top: 40px">
+            <div class="analysisBtn">图表分析</div>
+            <div style="margin-left: 20px">
+              <p>1、两周平均留存率是多少：</p>
+              <el-select
+                v-model="asd"
+                placeholder="请选择"
+                style="width: 200px"
+              >
+                <el-option :label="'37.63%'" :value="'37.63%'" />
+                <el-option :label="'13.25%'" :value="'13.25%'" />
+                <el-option :label="'14.11%'" :value="'14.11%'" />
+              </el-select>
+            </div>
+            <div style="margin-left: 20px">
+              <p>2、从哪个时间段开始留存下来的客户，是公司的忠诚用户：</p>
+              <el-select
+                v-model="asd"
+                placeholder="请选择"
+                style="width: 200px"
+              >
+                <el-option :label="'一周'" :value="'一周'" />
+                <el-option :label="'两周'" :value="'两周'" />
+                <el-option :label="'30天'" :value="'30天'" />
+              </el-select>
+            </div>
+            <div class="submit" style="margin-top: 75px">提交</div>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+      <div class="line"></div>
+      <div class="caseBack">
+        <div class="title">
+          <img src="@/assets/images/步骤.png" alt="" />
+          <span>第四步，收入分析</span>
+        </div>
+        <span style="line-height: 25px; font-size: 14px">
+          获取收入，对产品来说是最重要的一点，当用户激活后，需要考虑的就是如何最大化获取收入，实现盈利。买菜软件的盈利与很多指标有关，我们暂且以提高用户的购买活跃度作为提高收入的的一个主要方式。我们将用户分为三个大类：低活跃用户，普通用户，会员用户。
+        </span>
+        <div style="margin-top: 10px; display: flex">
+          <div>
+            <el-table
+              :data="step4Data"
+              style="width: 500px"
+              border
+              :header-cell-style="{
+                color: '#fff',
+                fontSize: '14px',
+                backgroundColor: '#6A7DE9!important',
+              }"
+            >
+              <el-table-column label="用户类型" align="center" prop="data1">
+              </el-table-column>
+              <el-table-column label="划分标准" align="center" prop="data2">
+              </el-table-column>
+              <el-table-column label="用户数量" align="center" prop="data3">
+              </el-table-column>
+            </el-table>
+          </div>
+          <div>
+            <div class="analysisBtn">图表分析</div>
+            <div style="margin-left: 20px">
+              <div style="margin-top: 10px">
+                1、各类用户占比：（计算结果保留一位小数）
+              </div>
+              <div style="display: flex">
+                <div style="margin-right: 50px">
+                  <p>低活跃用户：</p>
+                  <el-input style="width: 107px"></el-input>
+                </div>
+                <div style="margin-right: 50px">
+                  <p>普通用户：</p>
+                  <el-input style="width: 107px"></el-input>
+                </div>
+                <div>
+                  <p>会员用户：</p>
+                  <el-input style="width: 107px"></el-input>
+                </div>
+              </div>
+            </div>
+            <div style="margin-left: 20px">
+              <p>2、需要针对哪类用户制定营销手段来提高他们的活跃度：</p>
+              <el-select
+                v-model="asd"
+                placeholder="请选择"
+                style="width: 200px"
+              >
+                <el-option :label="'低活跃用户'" :value="'低活跃用户'" />
+                <el-option :label="'普通用户'" :value="'普通用户'" />
+                <el-option :label="'会员用户'" :value="'会员用户'" />
+              </el-select>
+            </div>
+            <div class="submit" style="margin-top: 25px">提交</div>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+      <div class="line"></div>
+      <div class="caseBack">
+        <div class="title">
+          <img src="@/assets/images/步骤.png" alt="" />
+          <span>第五步，自传播分析</span>
+        </div>
+        <span style="line-height: 25px; font-size: 14px">
+          当产品有了一定规模的用户之后，就需要考虑激发用户间的自发传播。自传播的数据指标是K因子（推荐系数）：<br />
+          K = （平均每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量）*
+          （接收到邀请的人转化为新用户的转化率）<br />
+          K值的高低，直接体现自传播结果水平，当K值大于1时，将激发自传播巨大的力量，K值越大，力量越强。而若K值小于1，那么传播水平会逐步减弱，直至消失。
+        </span>
+        <div style="margin-top: 10px; display: flex">
+          <div>
+            <el-table
+              :data="step5Data"
+              style="width: 500px"
+              border
+              :header-cell-style="{
+                color: '#fff',
+                fontSize: '14px',
+                backgroundColor: '#6A7DE9!important',
+              }"
+            >
+              <el-table-column label="用户数量" align="center" prop="data1">
+              </el-table-column>
+              <el-table-column label="推荐次数" align="center" prop="data2">
+              </el-table-column>
+              <el-table-column label="接受推荐人数" align="center" prop="data3">
+              </el-table-column>
+              <el-table-column label="K值" align="center" prop="data4">
+              </el-table-column>
+            </el-table>
+          </div>
+          <div>
+            <div class="analysisBtn">图表分析</div>
+            <div style="margin-left: 20px">
+              <div style="display: flex">
+                <div style="margin-right: 50px">
+                  <p>该买菜app的K值为：（计算结果保留两位小数）</p>
+                  <el-input style="width: 107px"></el-input>
+                </div>
+              </div>
+            </div>
+            <div style="margin-left: 20px" class="conclusion">
+              结论：拥有了自传播的力量。可以进一步通过“邀请获红包”等运营活动进一步提高
+              K 值，加快传播速度
+            </div>
+            <div class="submit" style="margin-top: 15px">提交</div>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+</template>
+
+<script setup>
+import * as echarts from "echarts";
+const { proxy } = getCurrentInstance();
+const knowledgeHtml = ref(
+  `<p style="text-align: left;">复购率分析是评估消费者对某一品牌或产品忠诚度的重要指标，它反映了消费者满意度和重复购买的行为。通过复购率分析，企业可以更好地了解消费者的购买行为和需求，从而制定更精准的营销策略和产品优化方向。</p><p style="text-align: left;">复购率的计算有两种主要方法：</p><p style="text-align: left;">按客户计算：一定时间内再次购买的客户的人数除以购买的总人数。这种方法不考虑客户购买的次数，只关注是否有重复购买行为。</p><p style="text-align: left;">按订单计算：一定时间内再次购买的客户的订单数除以购买的总订单数。这种方法会统计多次购买的客户订单，区分每次购买的订单。</p><p style="text-align: left;">推荐企业采取按客户计算的复购率算法，因为它更能反映消费者的忠诚度。然而，按订单计算的复购率可能会因为多次购买的客户产生的订单数较多而显得更高。</p><p style="text-align: left;">复购率分析的重要性体现在以下几个方面：</p><p style="text-align: left;">反映客户忠诚度：高复购率意味着消费者对产品的认可度高，愿意再次购买，从而反映出较高的客户忠诚度。</p><p style="text-align: left;">预测销售趋势：通过分析复购率的变化趋势，企业可以预测产品的未来表现，做出更明智的选品决策。</p><p style="text-align: left;">指导选品策略：结合其他指标如销售额、转化率等，对复购率进行综合分析，可以帮助企业筛选出具有潜力的爆款产品。</p><p style="text-align: left;">为了进行复购率分析，企业可以采用以下步骤：</p><p style="text-align: left;">1.收集数据：收集包括订单ID、订单日期、客户名称等指标的数据。</p><p style="text-align: left;">2.计算复购率：根据收集的数据计算一个月内每个用户的购买次数、统计一个月内的购买人数、统计每个月内多次购买的人数并计算月复购率。</p><p style="text-align: left;">3.可视化展示：通过可视化图表的形式展示复购率数据，发现数据规律和问题，如复购时间间隔分析、商品复购分析等。</p><p style="text-align: left;">4.结论分析：根据复购率和用户总数的变化趋势，分析用户黏性的健康度，制定相应的运营策略。</p><p style="text-align: left;">通过复购率分析，企业不仅可以评估现有客户的忠诚度和满意度，还可以预测未来的销售趋势，为产品优化和营销策略提供有力支持。</p>`
+);
+const list = ref(["-"]);
+const dayValue = ref("");
+const combinationValue1 = ref("");
+const combinationValue2 = ref("");
+const analysisConclusion = ref("");
+const knowledgeFlag = ref(false);
+//时间间隔分组数-7天内
+const sevenNum = ref(0);
+//时间间隔分组数-15天内
+const fiftyNum = ref(0);
+//时间间隔分组数-30天内
+const thirtyNumIn = ref(0);
+//时间间隔分组数-30天以上
+const thirtyNumOut = ref(0);
+const step1Data = ref([
+  {
+    data1: "基础线上工作",
+    data2: "300.04",
+  },
+  {
+    data1: "手机厂商预装",
+    data2: "104.92",
+  },
+  {
+    data1: "新媒体推广",
+    data2: "274.55",
+  },
+  {
+    data1: "线下互动推广",
+    data2: "400.06",
+  },
+  {
+    data1: "合计",
+    data2: "319.95",
+  },
+]);
+const step2Data = ref([
+  {
+    week: "第一周",
+    interval: "2024/3/1-2024/3/7",
+  },
+  {
+    week: "第二周",
+    interval: "2024/3/8-2024/3/14",
+  },
+  {
+    week: "第三周",
+    interval: "2024/3/15-2024/3/21",
+  },
+  {
+    week: "第四周",
+    interval: "2024/3/22-2024/3/28",
+  },
+]);
+const step3Data = ref([
+  {
+    date: "2020-01",
+    ratio1: "28.91%",
+    ratio2: "6.25%",
+    ratio3: "7.81%",
+  },
+  {
+    date: "2020-02",
+    ratio1: "30.56%",
+    ratio2: "14.20%",
+    ratio3: "17.90%",
+  },
+  {
+    date: "2020-03",
+    ratio1: "36.65%",
+    ratio2: "12.62%",
+    ratio3: "16.02%",
+  },
+  {
+    date: "2020-04",
+    ratio1: "40.70%",
+    ratio2: "18.02%",
+    ratio3: "17.15%",
+  },
+  {
+    date: "2020-05",
+    ratio1: "32.62%",
+    ratio2: "13.85%",
+    ratio3: "19.38%",
+  },
+  {
+    date: "2020-06",
+    ratio1: "35.34%",
+    ratio2: "14.08%",
+    ratio3: "16.95%",
+  },
+  {
+    date: "2020-07",
+    ratio1: "32.00%",
+    ratio2: "16.31%",
+    ratio3: "13.54%",
+  },
+  {
+    date: "2020-08",
+    ratio1: "37.11%",
+    ratio2: "17.85%",
+    ratio3: "16.43%",
+  },
+  {
+    date: "2020-09",
+    ratio1: "36.51%",
+    ratio2: "12.83%",
+    ratio3: "14.80%",
+  },
+  {
+    date: "2020-10",
+    ratio1: "37.63%",
+    ratio2: "6.45%",
+    ratio3: "1.08%",
+  },
+  {
+    date: "合计",
+    ratio1: "34.80%",
+    ratio2: "13.25%",
+    ratio3: "14.11%",
+  },
+]);
+const step4Data = ref([
+  {
+    data1: "低活跃用户",
+    data2: "0＜购买金额≤200",
+    data3: "2253",
+  },
+  {
+    data1: "普通用户",
+    data2: "200＜购买金额≤500",
+    data3: "1077",
+  },
+  { data1: "会员用户", data2: "500＜购买金额", data3: "493" },
+]);
+const step4DataTable2 = ref([
+  {
+    id: "过去30天平均DAU/MAU",
+  },
+  {
+    id: "月平均活跃天数（天）",
+  },
+]);
+const step5Data = ref([
+  {
+    data1: "5364",
+    data2: "12526",
+    data3: "6267",
+    data4: "1.17",
+  },
+]);
+const step6Data = ref([
+  {
+    data1: "1",
+    data2: "小明",
+    data3: "4",
+    data4: "2",
+    data5: "4",
+  },
+  {
+    data1: "2",
+    data2: "小红",
+    data3: "5",
+    data4: "2",
+    data5: "2",
+  },
+  {
+    data1: "3",
+    data2: "小李",
+    data3: "5",
+    data4: "1",
+    data5: "1",
+  },
+]);
+const rulesTable = ref([
+  {
+    data1: "1.重要价值用户",
+    data2: "高",
+    data3: "高",
+    data4: "高",
+  },
+  {
+    data1: "2.重要发展用户",
+    data2: "高",
+    data3: "低",
+    data4: "高",
+  },
+  {
+    data1: "3.重要保持用户",
+    data2: "低",
+    data3: "高",
+    data4: "高",
+  },
+  {
+    data1: "4.重要挽留用户",
+    data2: "低",
+    data3: "低",
+    data4: "高",
+  },
+  {
+    data1: "5.一般价值用户",
+    data2: "高",
+    data3: "高",
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+  },
+  {
+    data1: "6.一般发展用户",
+    data2: "高",
+    data3: "低",
+    data4: "低",
+  },
+  {
+    data1: "7.一般保持用户",
+    data2: "低",
+    data3: "高",
+    data4: "低",
+  },
+  {
+    data1: "6.一般挽留用户",
+    data2: "低",
+    data3: "低",
+    data4: "低",
+  },
+]);
+const typeData = ref([
+  {
+    data1: "A类商品",
+    data2: "占总销售额的80%，需要重点关注",
+  },
+  {
+    data1: "B类商品",
+    data2: "占总销售额的10%，给予次要关注",
+  },
+  {
+    data1: "C类商品",
+    data2: "占总销售额的10%，给予一般关注",
+  },
+]);
+const dayOptions = ref([
+  {
+    value: "1日",
+    label: "1日",
+  },
+  {
+    value: "2日",
+    label: "2日",
+  },
+  {
+    value: "3日",
+    label: "3日",
+  },
+  {
+    value: "4日",
+    label: "4日",
+  },
+  {
+    value: "5日",
+    label: "5日",
+  },
+  {
+    value: "6日",
+    label: "6日",
+  },
+  {
+    value: "7日",
+    label: "7日",
+  },
+  {
+    value: "8日",
+    label: "8日",
+  },
+  {
+    value: "9日",
+    label: "9日",
+  },
+
+  {
+    value: "10日",
+    label: "10日",
+  },
+  {
+    value: "11日",
+    label: "11日",
+  },
+  {
+    value: "12日",
+    label: "12日",
+  },
+  {
+    value: "13日",
+    label: "13日",
+  },
+  {
+    value: "14日",
+    label: "14日",
+  },
+]);
+const moveUp = (index, row) => {
+  console.log("上移", index, row);
+  if (index > 0) {
+    const upDate = step2Data.value[index - 1];
+    step2Data.value.splice(index - 1, 1);
+    step2Data.value.splice(index, 0, upDate);
+  } else {
+    alert("已经是第一条，不可上移");
+  }
+};
+const moveDown = (index, row) => {
+  console.log("下移", index, row);
+  if (index + 1 === step2Data.value.length) {
+    alert("已经是最后一条，不可下移");
+  } else {
+    const downDate = step2Data.value[index + 1];
+    step2Data.value.splice(index + 1, 1);
+    step2Data.value.splice(index, 0, downDate);
+  }
+};
+const addCombination = () => {
+  if (list.value[0] == "-") {
+    list.value = [];
+  }
+  // list.value = [];
+  if (combinationValue1.value == "" || combinationValue2.vlaue == "") {
+    proxy.$modal.msgError("请选择组合");
+    return;
+  }
+  list.value.push(combinationValue1.value + "—" + combinationValue2.value);
+};
+const tableSpanMethod = ({ row, column, rowIndex, columnIndex }) => {
+  if (rowIndex === 0) {
+    if (columnIndex === 6) {
+      return [2, 1];
+    }
+  }
+  if (rowIndex === 0) {
+    if (columnIndex === 7) {
+      return [2, 1];
+    }
+  }
+  if (rowIndex === 2) {
+    if (columnIndex === 6) {
+      return [2, 1];
+    }
+  }
+  if (rowIndex === 2) {
+    if (columnIndex === 7) {
+      return [2, 1];
+    }
+  }
+  if (rowIndex === 4) {
+    if (columnIndex === 6) {
+      return [2, 1];
+    }
+  }
+  if (rowIndex === 4) {
+    if (columnIndex === 7) {
+      return [2, 1];
+    }
+  }
+  if (rowIndex === 6) {
+    if (columnIndex === 6) {
+      return [2, 1];
+    }
+  }
+  if (rowIndex === 6) {
+    if (columnIndex === 7) {
+      return [2, 1];
+    }
+  }
+};
+const handleChangeDay = (e) => {
+  console.log(e);
+};
+const draw = () => {
+  var chartDom = document.getElementById("echarts");
+  var myChart = echarts.init(chartDom, "dark");
+  var option;
+
+  option = {
+    title: {
+      text: "2021/8/1",
+      left: "center",
+      top: "10",
+    },
+    tooltip: {
+      trigger: "axis",
+      formatter: "{c}%",
+    },
+    xAxis: {
+      type: "category",
+      data: [
+        "1",
+        "2",
+        "3",
+        "4",
+        "5",
+        "6",
+        "7",
+        "8",
+        "9",
+        "10",
+        "11",
+        "12",
+        "13",
+        "14",
+      ],
+    },
+    yAxis: {
+      type: "value",
+      axisLabel: {
+        formatter: "{value}%",
+      },
+    },
+    series: [
+      {
+        data: [100, 88, 73, 60, 54, 38, 33, 25, 18, 12, 10, 9, 6, 4],
+        type: "line",
+      },
+    ],
+  };
+
+  option && myChart.setOption(option);
+};
+const drawEcharts = () => {
+  var chartDom = document.getElementById("echarts1");
+  var myChart = echarts.init(chartDom, "dark");
+  var option;
+
+  option = {
+    title: {
+      text: "推广渠道对比(获客人数)",
+      left: "center",
+      top: "10px",
+      textStyle: {
+        color: "#fff",
+        // fontSize:16
+      },
+    },
+    xAxis: {
+      type: "category",
+      data: ["基础线上工作", "手机厂商预装", "新媒体推广", "线下活动推广"],
+      axisLabel: {
+        textStyle: {
+          color: "#fff", //坐标值得具体的颜色
+        },
+      },
+      axisLine: {},
+    },
+    yAxis: {
+      type: "value",
+      name: "获取新客数量",
+      axisLabel: {
+        textStyle: {
+          color: "#fff", //坐标值得具体的颜色
+        },
+      },
+    },
+    series: [
+      {
+        data: [900, 1000, 1800, 2600],
+        type: "bar",
+        // itemStyle:{
+        //     color:'#00B6F5'
+        // }
+      },
+    ],
+  };
+
+  option && myChart.setOption(option);
+};
+</script>
+
+<style scoped lang="scss">
+.content {
+  width: 100%;
+  background: rgba(0, 29, 64, 0.5);
+  border: 1px solid #0452c6;
+  padding: 10px;
+  //   opacity: 0.5;
+  a:hover {
+    text-decoration: underline;
+  }
+  .import {
+    display: flex;
+    font-size: 15px;
+    font-weight: bold;
+    width: 180px;
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+    background-size: 180px 56px;
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+    img {
+      margin-left: 20px;
+      margin-right: 15px;
+    }
+  }
+  .caseBack {
+    .conclusion {
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+    .step1Table {
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+        color: #fff;
+        // margin:0 auto
+      }
+    }
+    .title {
+      font-weight: bold;
+      margin-top: 10px;
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+      align-items: center;
+      span {
+        margin-left: 10px;
+      }
+    }
+    .download {
+      cursor: pointer;
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+</style>
diff --git a/src/views/portraitModel/components/abcAnalysis.vue b/src/views/portraitModel/components/abcAnalysis.vue
index 8d57875..fe56305 100644
--- a/src/views/portraitModel/components/abcAnalysis.vue
+++ b/src/views/portraitModel/components/abcAnalysis.vue
@@ -45,7 +45,7 @@
             <el-table-column label="销售额" align="center" prop="amount">
             </el-table-column>
           </el-table>
-          <div class="download">下载数据</div>
+          <div class="download" @click="downloadData">下载数据</div>
         </div>
       </div>
       <div class="line"></div>
@@ -348,6 +348,8 @@
 </template>
 
 <script setup>
+import * as portraitModel from "@/api/portraitModel";
+import { downBlobFile } from "@/utils/index.js";
 const knowledgeFlag = ref(false);
 const step1Data = ref([
   {
@@ -585,6 +587,18 @@ const moveDown = (index, row) => {
     step2Data.value.splice(index, 0, downDate);
   }
 };
+const downloadData = () => {
+  // console.log(666);
+  portraitModel
+    .downloadDataByABC({
+    })
+    .then((res) => {
+      // console.log(res,'--');
+      const blob = new Blob([res], { type: "application/vnd.ms-excel" });
+      downBlobFile(`案例数据-帕累托分析`, blob);
+    })
+    .catch((error) => {});
+}
 </script>
 
 <style scoped lang="scss">
diff --git a/src/views/portraitModel/components/bostonAnalysis.vue b/src/views/portraitModel/components/bostonAnalysis.vue
index be46e8b..4b6fd31 100644
--- a/src/views/portraitModel/components/bostonAnalysis.vue
+++ b/src/views/portraitModel/components/bostonAnalysis.vue
@@ -49,7 +49,7 @@
             <el-table-column label="消费时间" align="center" prop="time">
             </el-table-column>
           </el-table>
-          <div class="download">下载数据</div>
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         </div>
       </div>
       <div class="line"></div>
@@ -242,6 +242,8 @@
 </template>
 
 <script setup>
+import * as portraitModel from "@/api/portraitModel";
+import { downBlobFile } from "@/utils/index.js";
 const knowledgeFlag = ref(false);
 const step1Data = ref([
   {
@@ -530,6 +532,18 @@ const moveDown = (index, row) => {
     step2Data.value.splice(index, 0, downDate);
   }
 };
+const downloadData = () => {
+  // console.log(666);
+  portraitModel
+    .downloadDataByBoston({
+    })
+    .then((res) => {
+      // console.log(res,'--');
+      const blob = new Blob([res], { type: "application/vnd.ms-excel" });
+      downBlobFile(`案例数据-波士顿矩阵分析`, blob);
+    })
+    .catch((error) => {});
+}
 </script>
 
 <style scoped lang="scss">
diff --git a/src/views/portraitModel/components/rfmAnalysis.vue b/src/views/portraitModel/components/rfmAnalysis.vue
index c700107..6e277f7 100644
--- a/src/views/portraitModel/components/rfmAnalysis.vue
+++ b/src/views/portraitModel/components/rfmAnalysis.vue
@@ -34,7 +34,7 @@
             <el-table-column label="消费金额" align="center" prop="amount">
             </el-table-column>
           </el-table>
-          <div class="download">下载数据</div>
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         </div>
       </div>
       <div class="line"></div>
@@ -498,6 +498,8 @@
 </template>
 
 <script setup>
+import * as portraitModel from "@/api/portraitModel";
+import { downBlobFile } from "@/utils/index.js";
 const knowledgeFlag = ref(false);
 const knowledge = ref(
   '<p style="text-align: start;"><strong>1.什么是RFM分析方法？</strong></p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic1.zhimg.com/80/v2-706d62e4bc20f677b4dca950b09d05e8_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;">RFM是3个指标的缩写，最近一次消费时间间隔（Recency），消费频率（Frequency），消费金额（Monetary）。通过这3个指标对用户分类。</p><p style="text-align: start;">这里举个例子来说明这3个指标是什么意思。</p><p style="text-align: start;">比如我有一家店铺，小明是这家店铺的用户。现在是这个月的30号。</p><p style="text-align: start;">1）最近1次消费时间间隔（R）是指用户最近一次消费距离现在多长时间了。</p><p style="text-align: start;">小明最近1次在这就店铺买东西是这个月25号，上一次消费距离现在过去了5天，所以小明的最近1次消费时间间隔是5天。</p><p style="text-align: start;">2）消费频率（F）是指用户一段时间内消费了多少次。</p><p style="text-align: start;">比如“一段时间”定义是最近30天，发现小明最近30天在店铺消费了3次。</p><p style="text-align: start;">3）消费金额（M）是指用户一段时间内的消费金额。</p><p style="text-align: start;">比如“一段时间”是最近30天，发现小明最近30天总共在店铺消费了1000元。</p><p style="text-align: start;">这3个指标业务不同，定义也不同，要根据业务来灵活定义。</p><p style="text-align: start;">最近一次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。</p><p style="text-align: start;">消费频率（F），购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。</p><p style="text-align: start;">消费金额（M），消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高。</p><p style="text-align: start;">我们把这3个指标按价值从低到高排序，并把这3个指标作为XYZ坐标轴，就可以把空间分为8部分，这样就可以把用户分为下图的8类。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-81a7b7fcf8e7eac1fec021df9b588ba7_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;">我们把这个图里对应的RFM这3个值对应的价值是高还是低，对应到下面这张表里就得到了用户分类的规则。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-56b745a6b404767a24a07b0d9ba7f469_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>2.RFM分析方法有什么用？</strong></p><p style="text-align: start;">小明的店铺某个月收入大幅下跌。他赶快分析数据，发行原来几个重要的用户被竞争对手挖走了，而这几个用户贡献了店铺80%的收入。</p><p style="text-align: start;">出现这个问题，是因为小明没有对用户分类，对全部用户采取的都是一样的运营决策。怎么对用户分类，识别出有价值的用户呢？</p><p style="text-align: start;">这时候就可以用RFM分析方法把用户分为8类，这样就可以对不同价值用户使用不同的营销决策，把公司有限的资源发挥最大的效果，这就是我们常常听到的精细化运营。比如第1类是重要价值用户，这类用户最近一次消费较近，消费频率也搞，消费金额也搞，要提供vip服务。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic1.zhimg.com/80/v2-1388ee45f2b119b250a63b8b90ee1d4c_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;">我们日常生活中接触到的会员服务就是这方面的经典案例。根据企鹅智库《2017中国会员经济数据报告》数据显示，用户对信用卡、酒店、航空公司的会员体系最满意。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-cc52043b1db0fb6510643a9afc53a2cd_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>3.如何使用RFM分析方法？</strong></p><p style="text-align: start;">前面我们说RFM分析方法把用户分为8类，具体是如何做到的呢？</p><p style="text-align: start;"><strong>第1步）计算R、F、M值</strong></p><p style="text-align: start;">要得到R、F、M这3个指标，我们一般需要数据的3个字段：用户ID或者用户名称、消费时间、消费金额。从这3个字段我们可以计算出R、F、M这3个指标。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic3.zhimg.com/80/v2-d59fcc5cee9672b1956f6ef12c3e6d2e_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;">以图片中的原始数据为例，现在比如是2020年1月30日，分析最近30天的用户。</p><p style="text-align: start;">小明最近一次消费是（2020.1.26）与现在时间的间隔是4天。在最近30天消费了2次，总共消费金额是5000元。</p><p style="text-align: start;">用这个方法，假如我们这个案例里计算出的是下面表格里的R、F、M值，并在表格里加了3列，用于后面对计算出的R、F、M3个值打分。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-cb68fe4eef54361b996625c76e8c415b_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>第2步）给R、F、M按价值打分</strong></p><p style="text-align: start;">注意这里是按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分。最近一次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。</p><p style="text-align: start;">将R、F、M3个指标分别按价值从小到大分为1-5分。</p><p style="text-align: start;">这个案例里，将最近消费时间间隔（R）距离越近价值越大，大于20天的打1分，10-20天的打2分，5-10天打2分，3-5天打4分，3天以内打5分。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic1.zhimg.com/80/v2-e8e718025df50de093bf78ad38659d90_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;">我们把这3个指标分别是如何打分的，整理到下面这个表里。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic1.zhimg.com/80/v2-49e44dbc0cf6523f646c8d2f2e53d250_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;">最近一次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。</p><p style="text-align: start;">消费频率（F），购买频率越高，也就是F值越大，用户价值越高。</p><p style="text-align: start;">消费金额（M），消费金额越高，也就是M值越大，用户价值越高。</p><p style="text-align: start;">具体实际业务中，如何定义打分的范围，要根据具体的业务来灵活定，没有统一的标准。</p><p style="text-align: start;">根据这个打分规则，我们可以把前面计算出的R、F、M值表格里的R值分类、F值分类、M值分类这3列填上上对应的RFM值的打分值：</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic3.zhimg.com/80/v2-10a6e2b28ee8601f39d5f1a933db406a_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>第3步）计算价值平均值</strong></p><p style="text-align: start;">分别计算出R值打分、F值打分、M值打分这3列的平均值</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-2ca43d50ca68c21bd881e2a1cfb8c9ef_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>第4步）用户分类</strong></p><p style="text-align: start;">在表格里增加3列，分别用于记录R、F、M3个值是高于平均值，还是低于平均值。</p><p style="text-align: start;">如果一行里的R值打分大于平均值，就在R值高低列里记录为“高”，否则记录为“低”。其他F值，M值也这样比较。最终得到了下面表格里的值</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-11740b17822be8e437308d7cf85554a3_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;">然后和用户分类表格里定义的规则进行比较，就可以得出用户属于哪种类</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-1efd09365fafaeb87c5bb34efd578437_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>我们总结下前面的内容：如何用RFM对用户分类？</strong></p><p style="text-align: start;">1）使用原始数据计算出R、F、M值</p><p style="text-align: start;">2）给R、F、M按价值打分，比如按价值从低到高分为1-5分</p><p style="text-align: start;">3）计算价值的平均值，如果某个指标的得分比价值的平均值低，标记为低。如果某个指标的得分比价值的平均值高，标记为高</p><p style="text-align: start;">4）用户分类规则表比较，得出用户分类</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic3.zhimg.com/80/v2-47cd755badfe74716445a095acb30b56_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;">我们再回过头看前面这个分类图，你就会恍然大悟。在坐标轴的中心，可以理解为某个指标价值的平均值。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-8192671fc5b710dc6c4377e057f6e6b7_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>用户分类后，如何精细化运营呢？</strong></p><p style="text-align: start;">对用户分类以后要做什么呢？那就是针对每类用户如何制定运营策略，这个具体公司业务不同，方法也不一样。这里举例说明前4类用户。</p><p style="text-align: start;">1）重要价值用户，RFM三个值都很高，要提供vip服务</p><p style="text-align: start;">2）重要发展用户，消费频率低，但是其他两个值很高，就要想办法提高他的消费频率</p><p style="text-align: start;">3） 重要保持用户，最近消费距离现在时间较远，也就是F值低，但是消费频次和消费金额高。这种用户，是一段时间没来的忠实客户。应该主动和他保持联系，提高复购率</p><p style="text-align: start;">4） 重要挽留客户，最近消费时间距离现在较远、消费频率低，但消费金额高。这种用户，即将流失，要主动联系用户，调查清楚哪里出了问题，并想办法挽回。</p><p style="text-align: start;">这样通过RFM分析方法来分析用户，对用户进行精细化运营。不断将用户转化为重要价值用户。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic3.zhimg.com/80/v2-f1ddf89d2ae09cdf49a982de0cd5a4e6_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>4.使用RFM分析方法需要注意什么？</strong></p><p style="text-align: start;">第1个问题：什么是？ 我们学习了，RFM是3个指标的缩写，最近一次消费的时间间隔（R），消费频率（F），消费金额（M）。RFM分析方法可以把用户分为8类。</p><p style="text-align: start;">第2个问题：有什么用？我们学习了，通RFM分析方法，我们可以把用户分为8类，这样就可以对不同用户使用不同的营销策略。比如信用卡的会员服务。</p><p style="text-align: start;">第3个问题：如何用？通过一个案例学会了如何用RFM分析方法对用户分类，了解了RFM背后的原理。现在有很多工具，比如excel，sql，pytho等都可以实现RFM。工作里用到的时候，可以再用搜索引擎去搜对应的实现工具，就可以快速实现了，现在把基本原理掌握了就可以。</p><p style="text-align: start;">现在我们来看<strong>第4个问题：有哪些注意事项？</strong></p><p style="text-align: start;"><strong>（1）第1个注意事项：R、F、M指标定义，不同业务定义不同。要根据具体业务灵活应用。</strong></p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic3.zhimg.com/80/v2-7a75f7ab10161102193b0d3598841156_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;">这里举个例子。</p><p style="text-align: start;">很多人会有这样的疑问，朋友之间不经常联系，慢慢就淡了。那么，如何管理人脉关系呢？</p><p style="text-align: start;">我们还可以用RFM分析方法来分析你的人脉，针对不同的人，制定不同的联系决策。</p><p style="text-align: start;">最近一次消费时间间隔（R）可以定义为最近一次见面距离现在的时间。</p><p style="text-align: start;">消费频率（F）可以定义为最近1年见面的频率。</p><p style="text-align: start;">消费金额（M）可以定义为最近1年见面深度，比如见面是只打个招呼，还是一起吃个饭，还是畅谈人生。</p><p style="text-align: start;">按照这个定义，我们可以重点关注前3类人脉关系。</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-def34ab2289af8e2327390e9b47cc649_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p><p style="text-align: start;">按照这个定义，我们可以重点关注前3类人脉关系</p><p style="text-align: start;">1）重要价值关系：对你的生活和工作非常有价值。他几乎是你最亲密的亲戚、朋友、客户。面对这些人，你应该经常联系，彼此帮助，时不时约出来聊聊天。</p><p style="text-align: start;">2）重要发展关系：联系比较多、一起做过点事，但是聊天是有一句没一句的，这种要重点发展关系。比如把你的困惑或者小秘密和他分享，产生情感连接。</p><p style="text-align: start;">3）重要保持的关系：所谓的熟人，也就是打起电话来记得住这个人，而且也大概了解他的背景，可能很长时间都没有见的那种“朋友”。这种要主动联系，利用节假日登门拜访、共同的朋友持续保持沟通。</p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;">冯仑讲过一段话：在正常情况下，人一生交往的关系是三个数：10、30和60。这句话是什么意思呢？其实正好对应我们刚才讲的三种人脉关系。</p><p style="text-align: start;">你遇到危难的时候，能借钱的对象不超过10个人。就算是把亲戚、朋友、父母全算上，你到时候能张口借钱的对象不会超过10个人。</p><p style="text-align: start;">再一层就是属于朋友，经常打交道的、做过点事的，大概不超过30个人。这30人还包括前面说的那10个人。</p><p style="text-align: start;">最外一圈是所谓的熟人，也就是打起电话来记得住这个人，而且也大概了解他的背景，可能很长时间都没有见的那种“朋友”，最多也就是60个。这60个人还包括了前面说的30人。</p><p style="text-align: start;">所以，人这一生，其实不需要太多的关系就能应付得了。需要花精力去了解的人，其实很少，不会很多，不会超过60个。只要把这60个人的名单每天都盘好，能够用一生了。</p><p style="text-align: start;">我有个朋友是这方面高手，他把经常要联系的人记下来，每个月翻出来看看，“这个朋友有3个月没联系了，要约出来聊聊天”。</p><p style="text-align: start;">你看，在关系中，如果两个都被动，那只能慢慢断了联系。所以，保持关系的秘密就是需要其中的一方主动。</p><p style="text-align: start;">人脉比你想象的重要，为了保持有效关系，你必须把自己变成一个在这方面主动的人。</p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>（2）第2个注意事项：R、F、M按价值如何确定打分的规则？</strong></p><p style="text-align: start;">一般分为1-5分，也可以根据具体业务灵活来调整。</p><p style="text-align: start;">每个分数的范围是多少？这要根据具体业务来定范围的阈值，这就好比你在开车，车速控制在哪个范围内，可以根据路况灵活把握。</p><p style="text-align: start;">同样的，FRM打分的规则可以与业务部门沟通，进行头脑风暴。或者使用聚类的方法对R、F、M的值进行分类，然后给每个类别打分。</p><p style="text-align: start;"><br></p><p style="text-align: start;"><strong>5.总结</strong></p><p style="text-align: start;">我把前面的知识点总结到下面这张图里</p><p style="text-align: start;"><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-995cac1ee4b4ff5d3a5c932d6cde2f89_720w.webp" alt="" data-href="" style="width: 690px;height: auto;"></p>'
@@ -688,6 +690,17 @@ const rulesTable = ref([
     data4: "低",
   },
 ]);
+const downloadData = () =>{
+   portraitModel
+    .downloadDataByRFM({
+    })
+    .then((res) => {
+      // console.log(res,'--');
+      const blob = new Blob([res], { type: "application/vnd.ms-excel" });
+      downBlobFile(`案例数据-RFM分析`, blob);
+    })
+    .catch((error) => {});
+}
 </script>
 
 <style scoped lang="scss">
diff --git a/src/views/portraitModel/index.vue b/src/views/portraitModel/index.vue
index 63b9ca7..ec0b483 100644
--- a/src/views/portraitModel/index.vue
+++ b/src/views/portraitModel/index.vue
@@ -275,6 +275,7 @@ import basketAnalysis from "./components/basketAnalysis.vue";
 import repurchaseAnalysis from "./components/repurchaseAnalysis.vue";
 import retainAnalysis from "./components/retainAnalysis.vue";
 import viscosityAnalysis from "./components/viscosityAnalysis.vue";
+import AARRRAnalysis from "./components/AARRRAnalysis.vue"
 import { onMounted } from "vue";
 const currentComponent = ref(null);
 const menuIndex = ref(1);
@@ -331,6 +332,7 @@ const tabList = ref([
   },
   {
     id: "9",
+    key: AARRRAnalysis,
     title: "AARRR用户运营分析",
     backImg: "src/assets/images/icon9.png",
   },