Визуализация распределений RFM
Набор данных со значениями RFM, рассчитанными ранее, загружен как datamart_rfm. Теперь вы изучите их распределения.
Вызов plt.subplot(...) перед функцией seaborn позволяет разместить несколько подграфиков на одном рисунке — изменять его не нужно.
Библиотеки seaborn и matplotlib.pyplot загружены как sns и plt соответственно. При желании вы можете исследовать набор данных в консоли.
Это упражнение является частью курса
Сегментация клиентов в Python
Инструкции к упражнению
- Постройте распределение
Recency. - Постройте распределение
Frequency. - Постройте распределение
MonetaryValue. - Отобразите график.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Plot recency distribution
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(datamart_rfm['____'])
# Plot frequency distribution
plt.____; ____(____['____'])
# Plot monetary value distribution
____
# Show the plot
plt.____()