Membuat segmen kustom

Sekarang giliran Anda membuat segmentasi kustom berdasarkan nilai RFM_Score. Anda akan membuat fungsi untuk membangun segmentasi lalu menetapkannya ke setiap pelanggan.

Himpunan data dengan nilai RFM, Segmen RFM, dan Skor telah dimuat sebagai datamart, bersama dengan pustaka pandas dan numpy. Silakan eksplorasi data di konsol.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Segmentasi Pelanggan dengan Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Buat segmen bernama Top, Middle, Low. Jika skor RFM lebih besar atau sama dengan 10, level harus "Top". Jika berada di antara 6 dan 10, level harus "Middle", dan selain itu harus "Low".
Terapkan fungsi rfm_level dan simpan sebagai nilai RFM_Level.
Cetak header dengan 5 baris teratas dari datamart.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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.____())

Edit dan Jalankan Kode