RFM-Verteilungen visualisieren
Wir haben den Datensatz mit den zuvor von dir berechneten RFM-Werten als datamart_rfm geladen. Jetzt wirst du ihre Verteilungen untersuchen.
Der Aufruf plt.subplot(...) vor dem Aufruf der Seaborn-Funktion ermöglicht es dir, mehrere Subplots in einem Diagramm zu zeichnen; du musst ihn nicht ändern.
Die Bibliotheken seaborn und matplotlib.pyplot wurden als sns bzw. plt geladen. Du kannst den Datensatz in der Konsole erkunden.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Kundensegmentierung in Python
Anleitung zur Übung
- Plotte die Verteilung von
Recency. - Plotte die Verteilung von
Frequency. - Plotte die Verteilung von
MonetaryValue. - Zeige den Plot an.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Plot recency distribution
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(datamart_rfm['____'])
# Plot frequency distribution
plt.____; ____(____['____'])
# Plot monetary value distribution
____
# Show the plot
plt.____()