Eigene Segmente erstellen

Jetzt bist du dran: Erstelle eine eigene Segmentierung basierend auf den RFM_Score-Werten. Du wirst eine Funktion schreiben, die die Segmentierung erstellt, und sie anschließend jedem Kunden zuweisen.

Der Datensatz mit den RFM-Werten, dem RFM-Segment und dem Score wurde als datamart geladen, zusammen mit den Bibliotheken pandas und numpy. Du kannst die Daten gerne in der Konsole erkunden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Kundensegmentierung in Python

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Anleitung zur Übung

Erstelle Segmente mit den Namen Top, Middle, Low. Wenn der RFM-Score größer oder gleich 10 ist, soll die Stufe "Top" sein. Liegt er zwischen 6 und 10, soll sie "Middle" sein, andernfalls "Low".
Wende die Funktion rfm_level an und speichere das Ergebnis in der Spalte RFM_Level.
Gib den Kopf mit den obersten 5 Zeilen von datamart aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Define rfm_level function
def rfm_level(df):
    if df['RFM_Score'] >= ____:
        return '____'
    elif ((df['RFM_Score'] >= ____) and (df['RFM_Score'] < ____)):
        return '____'
    else:
        return '____'

# Create a new variable RFM_Level
datamart['____'] = datamart.apply(____, axis=1)

# Print the header with top 5 rows to the console
print(datamart.____())

Code bearbeiten und ausführen