Atribuir rótulos aos dados brutos
Agora você vai analisar os valores médios de RFM dos três clusters que você criou no exercício anterior. Carregamos o conjunto de dados bruto de RFM como datamart_rfm e os rótulos dos clusters como cluster_labels. pandas está disponível como pd.
Fique à vontade para explorar os dados no console.
Este exercício faz parte do curso
Segmentação de Clientes em Python
Instruções do exercício
- Crie um novo DataFrame adicionando uma coluna de rótulo de cluster a
datamart_rfm. - Crie um elemento
groupbyna colunaCluster. - Calcule os valores médios de RFM e os tamanhos dos segmentos para cada valor de
Cluster.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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)