원시 데이터에 라벨 할당하기
이전 연습 문제에서 만든 세 개 클러스터의 평균 RFM 값을 분석해 보겠습니다. 원본 RFM 데이터셋은 datamart_rfm으로, 클러스터 라벨은 cluster_labels로 불러왔습니다. pandas는 pd로 사용할 수 있어요.
콘솔에서 자유롭게 데이터를 탐색해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python을 활용한 고객 세분화
연습 안내
datamart_rfm에 클러스터 라벨 열을 추가해 새로운 DataFrame을 만드세요.Cluster열로groupby요소를 만드세요.- 각
Cluster값별로 평균 RFM 값과 세그먼트 크기를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a DataFrame by adding a new cluster label column
datamart_rfm_k3 = datamart_rfm.____(Cluster=cluster_labels)
# Group the data by cluster
grouped = ____.____(['____'])
# Calculate average RFM values and segment sizes per cluster value
grouped.____({
'Recency': '____',
'Frequency': '____',
'MonetaryValue': ['____', '____']
}).round(1)