Calcola il punteggio RFM
Ottimo lavoro! Ora concluderai assegnando i clienti a tre gruppi in base ai percentili di MonetaryValue e poi calcolerai un RFM_Score, ovvero la somma dei valori R, F e M.
datamart è stato caricato con i valori R e F che hai creato nell'esercizio precedente.
Questo esercizio fa parte del corso
Customer Segmentation in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea etichette per
MonetaryValuecon un intervallo crescente da 1 a 3. - Assegna queste etichette a tre gruppi percentili di uguale dimensione basati su
MonetaryValue. - Crea la nuova colonna
Min base al gruppo percentile diMonetaryValue. - Calcola
RFM_Scorecome somma dei valori delle colonne R, F e M.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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())