Analizarea segmentelor personalizate

Ca pas final, vei analiza valorile medii ale Recency, Frequency și MonetaryValue pentru segmentele personalizate pe care le-ai creat.

Am încărcat setul de date datamart cu valorile segmentelor pe care le-ai calculat în exercițiul anterior. Explorează-l în consolă dacă dorești. Biblioteca pandas este, de asemenea, încărcată ca pd.

Acest exercițiu face parte din cursul

Segmentarea clienților în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează mediile pentru Recency, Frequency și MonetaryValue pentru fiecare segment RFM_Level.
Ca ultimă coloană, returnează dimensiunea fiecărui segment, transmițând count pentru coloana MonetaryValue alături de mean.
Afișează setul de date agregat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate average values for each RFM_Level, and return a size of each segment 
rfm_level_agg = datamart.____('____').____({
    '____': '____',
    '____': '____',
  
  	# Return the size of each segment
    '____': ['____', '____']
}).round(1)

# Print the aggregated dataset
print(____)

Editează și rulează codul