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
<Kurs>Kundensegmentierung in Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Plotte die Verteilung von
Recency. - Plotte die Verteilung von
Frequency. - Plotte die Verteilung von
MonetaryValue. - Zeige den Plot an.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Plot recency distribution
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(datamart_rfm['____'])
# Plot frequency distribution
plt.____; ____(____['____'])
# Plot monetary value distribution
____
# Show the plot
plt.____()