Recency डेसाइल की गणना करें (q=4)
हमने आपके लिए एक डेटासेट तैयार किया है जिसमें रैंडम CustomerID और Recency_Days मान हैं, जिसे data कहा गया है. अब आप इस डेटासेट का उपयोग Recency_Days मानों के आधार पर ग्राहकों को क्वार्टाइल में बाँटने और प्रत्येक को लेबल असाइन करने के लिए करेंगे.
इस अभ्यास में लेबल्स के बारे में सावधान रहें. आप देखेंगे कि लेबल उल्टे क्रम में हैं और उन्हें अलग से बनाने के लिए एक अतिरिक्त स्टेप की ज़रूरत होगी. यदि आपको लेबल बनाने की प्रक्रिया फिर से देखनी हो, तो स्लाइड्स देखें!
pandas लाइब्रेरी pd के रूप में लोड की गई है. चाहें तो data को कंसोल पर प्रिंट कर सकते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Customer Segmentation
अभ्यास निर्देश
- 4 से 1 तक घटते क्रम में लेबल स्टोर करें.
- 4 ग्रुप वाला एक spend क्वार्टाइल बनाएँ और पहले से बनाए गए लेबल पास करें.
- क्वार्टाइल के मानों को
dataमेंRecency_Quartileकॉलम को असाइन करें. Recency_Daysके sort किए गए मानों के साथdataप्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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'))