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Calculer les déciles de récence (q=4)

Nous avons créé pour vous un ensemble de données data avec des valeurs aléatoires de CustomerID et Recency_Days. Vous allez maintenant utiliser cet ensemble pour regrouper les clients en quartiles selon les valeurs de Recency_Days et attribuer une étiquette à chacun.

Soyez attentif aux étiquettes pour cet exercice. Vous verrez que les étiquettes sont inversées et qu'il faudra une étape supplémentaire pour les créer séparément. Si vous devez vous rafraîchir la mémoire sur la façon de créer les étiquettes, consultez le diaporama!

La bibliothèque pandas a été importée sous le nom pd. N'hésitez pas à afficher data dans la console.

Cette activité fait partie du cours

Segmentation de la clientèle en Python

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Instructions de l’exercice

  • Stockez des étiquettes de 4 à 1 dans l'ordre décroissant.
  • Créez un quartile de dépense avec 4 groupes et passez les étiquettes créées précédemment.
  • Attribuez les valeurs de quartile à la colonne Recency_Quartile dans data.
  • Affichez data trié selon les valeurs de Recency_Days.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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'))
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