1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python을 활용한 고객 세분화
Connected

연습 문제

세그먼트 분석하기

아주 잘하셨어요! 마지막 단계는 세분화 결과를 분석하는 일입니다. 이전 단계에서 만든 네 개 세그먼트 각각에 대해 Recency, Frequency, MonetaryValue, Tenure의 평균 값을 분석해 보세요. 시간을 들여 값을 살펴보고, 각각이 어떤 고객군과 행동을 나타내는지 이해해 보세요.

RFMT 원시 데이터는 datamart_rfmt로 제공되고, 이전 연습 문제에서 생성한 클러스터 레이블은 cluster_labels로 로드되어 있어요. 또한 pandas 라이브러리는 pd로 불러왔습니다.

지침

100 XP
  • datamart_rfmt에 클러스터 레이블 열을 추가해 새로운 DataFrame을 만드세요.
  • Cluster 열을 기준으로 groupby 객체를 만드세요.
  • 각 Cluster 값별로 RFMT 평균과 세그먼트 크기(고객 수)를 계산하세요.