कस्टम सेगमेंट बनाना

अब आपकी बारी है कि आप RFM_Score मानों के आधार पर एक कस्टम सेगमेंटेशन बनाएँ. आप एक फंक्शन बनाएँगे जो सेगमेंटेशन तैयार करेगा और फिर उसे प्रत्येक कस्टमर को असाइन करेंगे.

RFM मानों, RFM Segment और Score वाला डेटासेट datamart के रूप में लोड किया गया है, साथ में pandas और numpy लाइब्रेरी भी. कंसोल में डेटा को बेझिझक एक्सप्लोर करें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Customer Segmentation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

Top, Middle, Low नाम के सेगमेंट बनाएँ. यदि RFM स्कोर 10 से अधिक या बराबर हो, तो लेवल "Top" होना चाहिए. यदि यह 6 और 10 के बीच हो तो "Middle", और अन्य सभी स्थितियों में "Low" होना चाहिए.
rfm_level फंक्शन अप्लाई करें और परिणाम को RFM_Level मान के रूप में स्टोर करें.
datamart की शीर्ष 5 पंक्तियों के साथ हेडर प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Define rfm_level function
def rfm_level(df):
    if df['RFM_Score'] >= ____:
        return '____'
    elif ((df['RFM_Score'] >= ____) and (df['RFM_Score'] < ____)):
        return '____'
    else:
        return '____'

# Create a new variable RFM_Level
datamart['____'] = datamart.apply(____, axis=1)

# Print the header with top 5 rows to the console
print(datamart.____())

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