Анализ пользовательских сегментов

На завершающем этапе вы проанализируете средние значения Recency, Frequency и MonetaryValue для пользовательских сегментов, которые вы создали.

Набор данных datamart с рассчитанными значениями сегментов уже загружен — не стесняйтесь изучить его в консоли. Библиотека pandas загружена как pd.

Это упражнение является частью курса

Сегментация клиентов в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Рассчитайте средние значения Recency, Frequency и MonetaryValue для каждого сегмента RFM_Level.
В последнем столбце верните размер каждого сегмента, передав count для столбца MonetaryValue рядом с mean.
Выведите агрегированный набор данных.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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(____)

Редактировать и запускать код