Calculează importanța relativă a fiecărui atribut
Acum vei calcula importanța relativă a valorilor RFM în cadrul fiecărui cluster.
Am încărcat datamart_rfm cu valorile RFM brute și datamart_rfm_k3, care conține valorile RFM brute și etichetele de cluster stocate ca Cluster. Biblioteca pandas este, de asemenea, încărcată ca pd.
Explorează seturile de date în consolă dacă dorești.
Acest exercițiu face parte din cursul
Segmentarea clienților în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează valorile RFM medii pentru fiecare cluster – folosește setul de date
datamart_rfm_k3. - Calculează valorile RFM medii pentru întreaga populație de clienți – folosește setul de date
datamart_rfm. - Calculează importanța relativă a valorii unui atribut din cluster față de cea a populației.
- Afișează scorurile de importanță relativă rotunjite la 2 zecimale.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate average RFM values for each cluster
cluster_avg = ____.groupby(['____']).____()
# Calculate average RFM values for the total customer population
population_avg = ____.____()
# Calculate relative importance of cluster's attribute value compared to population
relative_imp = ____ / ____ - ____
# Print relative importance scores rounded to 2 decimals
print(relative_imp.____(____))