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

<Kurs>Kundensegmentierung in Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

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 praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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