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Calcolare i decili di recency (q=4)

Abbiamo creato per te un insieme di dati con valori casuali di CustomerID e Recency_Days come data. Ora userai questo dataset per raggruppare i clienti in quartili in base ai valori di Recency_Days e assegnare un’etichetta a ciascuno.

Fai attenzione alle etichette in questo esercizio. Vedrai che le etichette sono invertite e richiedono un passaggio aggiuntivo per crearle separatamente. Se vuoi rinfrescarti la memoria sul processo di creazione delle etichette, dai un’occhiata alle diapositive!

La libreria pandas è stata caricata come pd. Se vuoi, stampa data in console.

Questo esercizio fa parte del corso

Customer Segmentation in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Memorizza le etichette da 4 a 1 in ordine decrescente.
  • Crea un quartile di spesa con 4 gruppi e passa le etichette appena create.
  • Assegna i valori del quartile alla colonna Recency_Quartile in data.
  • Stampa data ordinando per i valori di Recency_Days.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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'))
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