Segmentleri analiz et
Harika! Son adım — segmentasyon çözümünü analiz etme — daha önce oluşturduğun dört segmentin her biri için ortalama Recency, Frequency, MonetaryValue ve Tenure değerlerini analiz edeceksin. Biraz zaman ayırıp bunları incele ve hangi tür müşteri gruplarını ve davranışları temsil ettiklerini anlamaya çalış.
RFMT ham verisi datamart_rfmt olarak, önceki egzersizden gelen küme etiketleri ise cluster_labels olarak yüklü. Ayrıca pandas kütüphanesini pd takma adıyla yükledik.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Müşteri Segmentasyonu
Egzersiz talimatları
datamart_rfmt'e bir küme etiketi sütunu ekleyerek yeni bir DataFrame oluştur.Clustersütununda birgroupbyöğesi oluştur.- Her bir
Clusterdeğeri için ortalama RFMT değerlerini ve segment boyutlarını hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create a new DataFrame by adding a cluster label column to datamart_rfmt
datamart_rfmt_k4 = datamart_rfmt.____(Cluster=____)
# Group by cluster
grouped = ____.____(['____'])
# Calculate average RFMT values and segment sizes for each cluster
grouped.____({
'Recency': '____',
'Frequency': '____',
'MonetaryValue': '____',
'Tenure': ['mean', '____']
}).round(1)