กำหนดป้ายกำกับให้กับข้อมูลดิบ

ต่อไปจะวิเคราะห์ค่าเฉลี่ย RFM ของคลัสเตอร์ทั้งสามที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า โดยได้โหลดชุดข้อมูล RFM ดิบไว้เป็น datamart_rfm และป้ายกำกับคลัสเตอร์เป็น cluster_labels พร้อมทั้ง pandas ในชื่อ pd

ลองสำรวจข้อมูลใน console ได้ตามต้องการ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

สร้าง DataFrame ใหม่โดยเพิ่มคอลัมน์ป้ายกำกับคลัสเตอร์ลงใน datamart_rfm
สร้างอ็อบเจกต์ groupby บนคอลัมน์ Cluster
คำนวณค่าเฉลี่ย RFM และขนาดของแต่ละกลุ่มตามค่า Cluster

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create a DataFrame by adding a new cluster label column
datamart_rfm_k3 = datamart_rfm.____(Cluster=cluster_labels)

# Group the data by cluster
grouped = ____.____(['____'])

# Calculate average RFM values and segment sizes per cluster value
grouped.____({
    'Recency': '____',
    'Frequency': '____',
    'MonetaryValue': ['____', '____']
  }).round(1)

แก้ไขและรันโค้ด