Analýza segmentů

Skvělá práce! Poslední krok – analýza výsledků segmentace. Podíváš se na průměrné hodnoty Recency, Frequency, MonetaryValue a Tenure pro každý ze čtyř segmentů, které jsi sestavil/a. Věnuj chvíli jejich prozkoumání a zkus pochopit, jaké typy zákazníků a jejich chování jednotlivé skupiny reprezentují.

Surová data RFMT jsou dostupná jako datamart_rfmt a popisky clusterů z předchozího cvičení jsou načteny jako cluster_labels. Knihovna pandas je načtena jako pd.

Toto cvičení je součástí kurzu

Segmentace zákazníků v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vytvoř nový DataFrame přidáním sloupce s popisky clusterů do datamart_rfmt.
Vytvoř element groupby na sloupci Cluster.
Vypočítej průměrné hodnoty RFMT a velikosti segmentů pro každou hodnotu Cluster.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create a new DataFrame by adding a cluster label column to datamart_rfmt
datamart_rfmt_k4 = datamart_rfmt.____(Cluster=____)

# Group by cluster
grouped = ____.____(['____'])

# Calculate average RFMT values and segment sizes for each cluster
grouped.____({
    'Recency': '____',
    'Frequency': '____',
    'MonetaryValue': '____',
    'Tenure': ['mean', '____']
  }).round(1)

Upravit a spustit kód