Recency と Frequency を3グループに分割する
ここでは、Recency と Frequency に基づいて顧客を3つのグループに分けます。
データセットは datamart として読み込まれており、コンソールで先頭行を確認できます。また、pandas は pd として読み込まれています。
次の演習では今回の結果を使って、MonetaryValue に基づくグループ化を行い、最後に RFM_Score を計算します。
完了したら、四分位（分位）列が正しく作成できているか確認するため、結果を画面に出力してください。
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には 3 から 1 へ減少するラベルを、Frequencyには 1 から 3 へ増加するラベルを作成します。Recencyに基づき、等しいパーセンタイルの3グループにこれらのラベルを割り当てます。Frequencyに基づき、等しいパーセンタイルの3グループにこれらのラベルを割り当てます。- 新しい分位列
RとFを作成します。
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。
# Create labels for Recency and Frequency
r_labels = range(____, 0, ____); f_labels = range(1, ____)
# Assign these labels to three equal percentile groups
r_groups = pd.qcut(datamart['____'], q=____, labels=____)
# Assign these labels to three equal percentile groups
f_groups = pd.qcut(datamart['____'], q=____, labels=____)
# Create new columns R and F
datamart = datamart.assign(____=____.values, ____=____.values)