Berechne Recency-Dezile (q=4)
Wir haben für dich einen Datensatz mit zufälligen CustomerID- und Recency_Days-Werten als data erstellt. Du wirst diesen Datensatz verwenden, um Kundinnen und Kunden basierend auf den Recency_Days-Werten in Quartile zu gruppieren und jedem Quartil Labels zuzuweisen.
Sei bei den Labels in dieser Übung besonders aufmerksam. Du wirst sehen, dass die Labels invers sind und einen zusätzlichen Schritt erfordern, um sie separat zu erstellen. Wenn du dein Wissen zur Erstellung der Labels auffrischen möchtest, schau dir die Folien an!
Die Bibliothek pandas wurde als pd geladen. Du kannst data gerne in der Konsole ausgeben.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Kundensegmentierung in Python
Anleitung zur Übung
- Speichere Labels von 4 bis 1 in absteigender Reihenfolge.
- Erstelle ein Ausgaben-Quartil mit 4 Gruppen und übergib die zuvor erstellten Labels.
- Weisen die Quartilswerte der Spalte
Recency_Quartileindatazu. - Gib
datamit nachRecency_Dayssortierten Werten aus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Store labels from 4 to 1 in a decreasing order
r_labels = list(range(____, 0, ____))
# Create a spend quartile with 4 groups and pass the previously created labels
recency_quartiles = pd.____(data['Recency_Days'], q=____, labels=r_labels)
# Assign the quartile values to the Recency_Quartile column in `data`
data['____'] = recency_quartiles
# Print `data` with sorted Recency_Days values
print(data.____('Recency_Days'))