Calcular la puntuación RFM

¡Buen trabajo! Ahora vas a terminar asignando a los clientes tres grupos según los percentiles de MonetaryValue y luego calculando un RFM_Score, que es la suma de los valores R, F y M.

El datamart se ha cargado con los valores de R y F que creaste en el ejercicio anterior.

Este ejercicio forma parte del curso

Segmentación de clientes en Python

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Instrucciones del ejercicio

Crea etiquetas para MonetaryValue con un rango ascendente de 1 a 3.
Asigna esas etiquetas a tres grupos de percentiles iguales basados en MonetaryValue.
Crea la nueva columna M a partir del grupo de percentil de MonetaryValue.
Calcula RFM_Score como la suma de los valores de las columnas R, F y M.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create labels for MonetaryValue
m_labels = range(1, ____)

# Assign these labels to three equal percentile groups 
m_groups = pd.qcut(datamart['MonetaryValue'], q=____, labels=____)

# Create new column M
datamart = datamart.assign(____=____)

# Calculate RFM_Score
datamart['RFM_Score'] = datamart[['R','F','M']].____(axis=____)
print(datamart['____'].head())

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