再来店までの日数の四分位（q=4）を計算する
ランダムな CustomerID と Recency_Days を持つデータセットを data として用意しました。これを使って、Recency_Days の値に基づいて顧客を四分位に分け、それぞれにラベルを割り当てます。
この演習のラベルには注意が必要です。ラベルは逆順になるため、別途ラベルを作成する追加のステップが必要になります。ラベル作成の手順を復習したい場合は、スライドを確認してください！
pandas ライブラリは pd として読み込まれています。必要に応じて data をコンソールに表示してかまいません。
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
- 4 から 1 までのラベルを降順で用意します。
- 4 グループの四分位を作成し、先ほど作成したラベルを渡します。
- 四分位の値を
dataのRecency_Quartile列に代入します。 Recency_Daysでソートしたdata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。
# 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'))