Recency ve frequency için 3 grup hesapla
Şimdi müşterileri Recency ve Frequency değerlerine göre üç ayrı gruba ayıracaksın.
Veri kümesi datamart olarak yüklendi; üst satırları görmek için konsolu kullanabilirsin. Ayrıca pandas pd takma adıyla yüklendi.
Bir sonraki egzersizde bu sonuca ihtiyaç duyacağız: orada müşterileri MonetaryValue'a göre gruplandıracak ve sonunda bir RFM_Score hesaplayacaksın.
Tamamladığında, çeyreklik (yüzdelik) sütunlarını başarıyla oluşturduğundan emin olmak için sonuçları ekrana yazdır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Müşteri Segmentasyonu
Egzersiz talimatları
Recencyiçin 3'ten 1'e azalan,Frequencyiçin ise 1'den 3'e artan aralıkta etiketler oluştur.- Bu etiketleri
Recency'ye göre üç eşit yüzdelik gruba ata. - Bu etiketleri
Frequency'ye göre üç eşit yüzdelik gruba ata. RveFadında yeni kantil sütunları oluştur.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)