The nlyti hierrhy roess 简称H，也称为层次分析法，是在世纪年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂TLsty正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法，它的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。 、构造对比矩阵 设共有 n 个元素RFM模型中n等于参与比较，则称为成对比较矩阵，其中在比较第 i 个元素与第 j 个元素相对上一层用户价值的重要性时，使用数量化的相对权重 来描述。
针对RFM模型，建立的成对比较矩阵，其中矩阵中的 参行赋值。比如创建R、F、M的成对比较法，得到的比较矩阵如：，其中 表示F消费频率比R最近一次订购时间间隔的重要性之比为，即当前业务下决策认为F消费频率比R最近一次订购时间间隔略重要。 、一致性检验 从理论上来说，完全一致的成对比矩阵的权向量是精确度是最高的。其中矩阵如果是完全一致的成对比较矩阵，那么，其中<i，j，k<n。但实际上根据业务情况构造成对比较矩阵时要求满足完全一致的成对比矩阵是不可能的，因此退而要求成 以色列电话数据 比较矩阵有一定的一致性，即可以允许成对比较矩阵存在一定程度的不一致性。
由分析可知，对完全一致的成对比较矩阵，其绝对值最大的特征值等于该矩阵的维数。对成对比较矩阵的一致性要求，应该满足矩阵绝对值最大的特征值和该矩阵的维数相差不大，矩阵的随机一致性比率不得大于。其中校验成对比较矩阵一致性的步骤如下： 计算衡量一个成对比较矩阵 n> 阶方阵不一致程度的指标，其中 为矩阵的绝对值最大特征值。 从有关资料查出检验成对比较矩阵 一致性的标准RI，其中RI称为平均随机一致性指标，它只与矩阵阶数 n 有关。
RI的计算方式为：对于固定的n，随机构造成对比较阵，其中是从，，…，，，，…，中随机抽取的， 这样的是不一致的， 取充分大的子样得到的最大特征值的平均值。 计算成对比矩阵的随机一致性比率时，判定成对比较阵 具有满意的一致性，其不一致程度是可以接受的。否则就调整成对比较矩阵 ，直到达到满意的一致性为止。 、RFM矩阵权重 成对比矩阵的一致性检验满足要求后 R < ，可以通过矩阵的最大特征值对应的特征向量来算出R近度、F频度、M值度各个指标变量对应的权重。