แบ่ง 3 กลุ่มสำหรับ recency และ frequency
ขั้นตอนนี้จะแบ่งลูกค้าออกเป็น สาม กลุ่ม โดยอิงจาก Recency และ Frequency
ชุดข้อมูลถูกโหลดเป็นตัวแปร datamart สามารถใช้คอนโซลเพื่อดูแถวบนสุดได้ และ pandas ถูกโหลดเป็น pd แล้ว
ผลลัพธ์จากแบบฝึกหัดนี้จะถูกนำไปใช้ต่อในแบบฝึกหัดถัดไป ซึ่งจะแบ่งกลุ่มลูกค้าตาม MonetaryValue และคำนวณ RFM_Score ในที่สุด
เมื่อดำเนินการเสร็จแล้ว ให้พิมพ์ผลลัพธ์ออกมาเพื่อตรวจสอบว่าสร้างคอลัมน์ quantile ได้สำเร็จ
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง label สำหรับ
Recencyโดยใช้ช่วง 3 ถึง 1 (จากมากไปน้อย) และ label สำหรับFrequencyโดยใช้ช่วง 1 ถึง 3 (จากน้อยไปมาก) - กำหนด label เหล่านี้ให้กับสามกลุ่ม percentile ที่เท่ากันตาม
Recency - กำหนด label เหล่านี้ให้กับสามกลุ่ม percentile ที่เท่ากันตาม
Frequency - สร้างคอลัมน์ quantile ใหม่ชื่อ
RและF
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create labels for Recency and Frequency
r_labels = range(____, 0, ____); f_labels = range(1, ____)
# Assign these labels to three equal percentile groups
r_groups = pd.qcut(datamart['____'], q=____, labels=____)
# Assign these labels to three equal percentile groups
f_groups = pd.qcut(datamart['____'], q=____, labels=____)
# Create new columns R and F
datamart = datamart.assign(____=____.values, ____=____.values)