Analiza los segmentos
¡Fantástico! Último paso: analizar tu solución de segmentación. Vas a analizar los valores medios de Recency, Frequency, MonetaryValue y Tenure para cada uno de los cuatro segmentos que has creado anteriormente. Dedica un momento a revisarlos y a entender qué tipo de grupos de clientes y comportamientos representan.
Los datos RFMT en bruto están disponibles como datamart_rfmt, y las etiquetas de clúster del ejercicio anterior se han cargado como cluster_labels. También hemos cargado la librería pandas como pd.
Este ejercicio forma parte del curso
Segmentación de clientes en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea un nuevo DataFrame añadiendo una columna de etiqueta de clúster a
datamart_rfmt. - Crea un elemento
groupbysobre una columnaCluster. - Calcula los valores medios de RFMT y los tamaños de segmento para cada valor de
Cluster.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create a new DataFrame by adding a cluster label column to datamart_rfmt
datamart_rfmt_k4 = datamart_rfmt.____(Cluster=____)
# Group by cluster
grouped = ____.____(['____'])
# Calculate average RFMT values and segment sizes for each cluster
grouped.____({
'Recency': '____',
'Frequency': '____',
'MonetaryValue': '____',
'Tenure': ['mean', '____']
}).round(1)