RFM の分布を可視化する
以前に計算した RFM 値を含むデータセットを datamart_rfm として読み込み済みです。ここでは各分布を確認します。
seaborn の関数を呼ぶ前にある plt.subplot(...) は、1つの図に複数のサブプロットを描くための呼び出しです。ここは変更しなくてかまいません。
seaborn と matplotlib.pyplot はそれぞれ sns と plt として読み込み済みです。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
Recencyの分布をプロットします。Frequencyの分布をプロットします。MonetaryValueの分布をプロットします。- プロットを表示します。
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。
# Plot recency distribution
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(datamart_rfm['____'])
# Plot frequency distribution
plt.____; ____(____['____'])
# Plot monetary value distribution
____
# Show the plot
plt.____()