各属性の相対的重要度を計算する
ここでは、各クラスタ内でのRFM値の相対的重要度を計算します。
生のRFM値を持つ datamart_rfm と、生のRFM値に加えて Cluster としてクラスタラベルを保持する datamart_rfm_k3 を読み込んであります。pandas ライブラリは pd として読み込まれています。
コンソールで自由にデータセットを確認してかまいません。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション
演習の手順
- 各クラスタの平均RFM値を計算します（
datamart_rfm_k3データセットを使用）。 - 全顧客集団の平均RFM値を計算します（
datamart_rfmデータセットを使用）。 - 集団と比較したときのクラスタの属性値の相対的重要度を計算します。
- 相対的重要度のスコアを小数点第2位に丸めて表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate average RFM values for each cluster
cluster_avg = ____.groupby(['____']).____()
# Calculate average RFM values for the total customer population
population_avg = ____.____()
# Calculate relative importance of cluster's attribute value compared to population
relative_imp = ____ / ____ - ____
# Print relative importance scores rounded to 2 decimals
print(relative_imp.____(____))