Calculer les déciles de récence (q=4)
Nous avons créé pour vous un jeu de données avec des valeurs aléatoires de CustomerID et Recency_Days, nommé data. Vous allez maintenant utiliser ce jeu de données pour regrouper les clients en quartiles selon les valeurs de Recency_Days et attribuer des étiquettes à chacun.
Soyez attentif aux étiquettes dans cet exercice. Vous verrez qu’elles sont inversées et nécessitent une étape supplémentaire pour les créer séparément. Si vous avez besoin de vous rafraîchir la mémoire sur la création d’étiquettes, consultez le diaporama !
La bibliothèque pandas a été chargée sous le nom pd. N’hésitez pas à afficher data dans la console.
Cet exercice fait partie du cours
Customer Segmentation in Python
Instructions
- Stockez des étiquettes de 4 à 1 dans l’ordre décroissant.
- Créez un quartile de dépense en 4 groupes et passez les étiquettes créées précédemment.
- Attribuez les valeurs de quartile à la colonne
Recency_Quartiledansdata. - Affichez
dataen triant selon les valeurs deRecency_Days.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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'))