Bereken recency-decielen (q=4)

We hebben een gegevensset voor je gemaakt met willekeurige CustomerID- en Recency_Days-waarden als data. Je gaat deze gegevensset gebruiken om klanten in kwartielen in te delen op basis van Recency_Days en elk kwartiel een label geven.

Let goed op de labels in deze oefening. Je ziet dat de labels omgekeerd zijn, waardoor je een extra stap nodig hebt om ze apart aan te maken. Wil je je geheugen opfrissen over het maken van labels? Bekijk dan de dia's!

De bibliotheek pandas is geladen als pd. Je mag data gerust naar de console printen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Klantsegmentatie in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Sla labels van 4 tot 1 op in aflopende volgorde.
Maak een uitgavenkwartiel met 4 groepen en gebruik de zojuist gemaakte labels.
Ken de kwartielwaarden toe aan de kolom Recency_Quartile in data.
Print data met gesorteerde Recency_Days-waarden.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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'))

Code bewerken en uitvoeren