Beräkna den relativa vikten för varje attribut
Nu ska du beräkna den relativa vikten för RFM-värdena inom varje kluster.
Vi har läst in datamart_rfm med råa RFM-värden samt datamart_rfm_k3, som innehåller råa RFM-värden och klusteretiketterna lagrade som Cluster. Biblioteket pandas är också inläst som pd.
Utforska gärna datamängderna i konsolen.
Den här övningen är en del av kursen
Kundsegmentering i Python
Övningsinstruktioner
- Beräkna genomsnittliga RFM-värden för varje kluster – använd datamängden
datamart_rfm_k3. - Beräkna genomsnittliga RFM-värden för hela kundpopulationen – använd datamängden
datamart_rfm. - Beräkna den relativa vikten av klustrets attributvärde jämfört med populationen.
- Skriv ut de relativa viktpoängen avrundade till 2 decimaler.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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.____(____))