Přiřazení štítků k surových datům
Teď se podíváš na průměrné hodnoty RFM pro tři shluky, které jsi vytvořil/a v předchozím cvičení. Surová RFM data jsou načtena jako datamart_rfm a štítky shluků jako cluster_labels. Knihovna pandas je dostupná jako pd.
Neváhej si data prozkoumat v konzoli.
Toto cvičení je součástí kurzu
Segmentace zákazníků v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vytvoř nový DataFrame přidáním sloupce se štítky shluků do
datamart_rfm. - Vytvoř element
groupbyna sloupciCluster. - Vypočítej průměrné hodnoty RFM a velikosti segmentů pro každou hodnotu sloupce
Cluster.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create a DataFrame by adding a new cluster label column
datamart_rfm_k3 = datamart_rfm.____(Cluster=cluster_labels)
# Group the data by cluster
grouped = ____.____(['____'])
# Calculate average RFM values and segment sizes per cluster value
grouped.____({
'Recency': '____',
'Frequency': '____',
'MonetaryValue': ['____', '____']
}).round(1)