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RFM स्कोर कैलकुलेट करें

बहुत बढ़िया! अब आप MonetaryValue के परसेंटाइल्स के आधार पर ग्राहकों को तीन ग्रुप में असाइन करेंगे और फिर RFM_Score कैलकुलेट करेंगे, जो R, F और M मानों का योग होता है.

datamart में वह R और F मान लोड हैं जो आपने पिछले अभ्यास में बनाए थे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Customer Segmentation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • MonetaryValue के लिए 1 से 3 तक बढ़ते हुए रेंज वाले लेबल बनाएँ.
  • इन लेबल्स को MonetaryValue के आधार पर बने तीन बराबर परसेंटाइल ग्रुप्स को असाइन करें.
  • MonetaryValue के परसेंटाइल ग्रुप के आधार पर नया कॉलम M बनाएँ.
  • R, F और M कॉलम मानों के योग के आधार पर RFM_Score कैलकुलेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create labels for MonetaryValue
m_labels = range(1, ____)

# Assign these labels to three equal percentile groups 
m_groups = pd.qcut(datamart['MonetaryValue'], q=____, labels=____)

# Create new column M
datamart = datamart.assign(____=____)

# Calculate RFM_Score
datamart['RFM_Score'] = datamart[['R','F','M']].____(axis=____)
print(datamart['____'].head())
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