कच्चे डेटा को लेबल असाइन करें
अब आप पिछले अभ्यास में बनाए गए तीन क्लस्टर्स के औसत RFM मानों का विश्लेषण करेंगे. हमने कच्चा RFM डेटासेट datamart_rfm के रूप में, और क्लस्टर लेबल्स cluster_labels के रूप में लोड कर दिए हैं. pandas pd नाम से उपलब्ध है.
कंसोल में डेटा को बेझिझक एक्सप्लोर कीजिए.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Customer Segmentation
अभ्यास निर्देश
datamart_rfmमें एक क्लस्टर लेबल कॉलम जोड़कर नया DataFrame बनाइए.Clusterकॉलम परgroupbyएलिमेंट बनाइए.- हर
Clusterमान के लिए औसत RFM मान और सेगमेंट साइज़ निकालिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create a DataFrame by adding a new cluster label column
datamart_rfm_k3 = datamart_rfm.____(Cluster=cluster_labels)
# Group the data by cluster
grouped = ____.____(['____'])
# Calculate average RFM values and segment sizes per cluster value
grouped.____({
'Recency': '____',
'Frequency': '____',
'MonetaryValue': ['____', '____']
}).round(1)