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सेगमेंट्स का विश्लेषण करें

शानदार! अंतिम चरण — अपने सेगमेंटेशन समाधान का विश्लेषण। आप पहले बनाए गए चार सेगमेंट्स के लिए Recency, Frequency, MonetaryValue और Tenure के औसत मानों का विश्लेषण करेंगे। इन्हें ध्यान से देखें और समझें कि ये किस तरह के ग्राहक समूहों और व्यवहारों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

RFMT का रॉ डेटा datamart_rfmt के रूप में उपलब्ध है, और पिछले अभ्यास के क्लस्टर लेबल cluster_labels के रूप में लोड हैं। हमने pandas लाइब्रेरी को pd नाम से भी लोड किया है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Customer Segmentation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • datamart_rfmt में एक क्लस्टर लेबल कॉलम जोड़कर एक नया DataFrame बनाएँ।
  • Cluster कॉलम पर groupby एलिमेंट बनाएँ।
  • प्रत्येक Cluster मान के लिए औसत RFMT मान और सेगमेंट का आकार गणना करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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