วิเคราะห์กลุ่มลูกค้าที่กำหนดเอง

ขั้นตอนสุดท้าย คือการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยของ Recency, Frequency และ MonetaryValue สำหรับกลุ่มลูกค้าที่กำหนดเองที่สร้างไว้

เราได้โหลด dataset datamart พร้อมค่า segment ที่คำนวณไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้าแล้ว ลองสำรวจข้อมูลใน console ได้เลย โดยมีไลบรารี pandas โหลดไว้ในชื่อ pd แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

คำนวณค่าเฉลี่ยของ Recency, Frequency และ MonetaryValue สำหรับแต่ละกลุ่ม RFM_Level
ในคอลัมน์สุดท้าย ให้แสดงขนาดของแต่ละกลุ่มโดยส่ง count ไปยังคอลัมน์ MonetaryValue ถัดจาก mean
แสดงผล dataset ที่รวมแล้ว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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(____)

แก้ไขและรันโค้ด