カスタムセグメントを分析する

最終ステップとして、作成したカスタムセグメントごとに Recency、Frequency、MonetaryValue の平均値を分析します。

前の演習で計算したセグメント値を含む datamart データセットを読み込んであります。コンソールで自由に確認してください。pandas ライブラリは pd として読み込まれています。

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

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演習の手順

各 RFM_Level セグメントについて、Recency、Frequency、MonetaryValue の平均を計算します。
最後の列として、mean に加えて MonetaryValue 列に count を渡し、各セグメントのサイズを返します。
集約したデータセットを出力してください。

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 values for each RFM_Level, and return a size of each segment 
rfm_level_agg = datamart.____('____').____({
    '____': '____',
    '____': '____',
  
  	# Return the size of each segment
    '____': ['____', '____']
}).round(1)

# Print the aggregated dataset
print(____)

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