Візуалізація розподілів RFM
Ми завантажили набір даних із значеннями RFM, які ви обчислили раніше, як datamart_rfm. Тепер ви дослідите їхні розподіли.
Виклик plt.subplot(...) перед функцією seaborn дає змогу побудувати кілька підграфіків в одному рисунку — змінювати його не потрібно.
Бібліотеки seaborn і matplotlib.pyplot завантажені як sns і plt відповідно. За потреби досліджуйте набір даних у консолі.
Ця вправа є частиною курсу
Сегментація клієнтів у Python
Інструкції до вправи
- Побудуйте розподіл змінної
Recency. - Побудуйте розподіл змінної
Frequency. - Побудуйте розподіл змінної
MonetaryValue. - Відобразіть графік.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Plot recency distribution
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(datamart_rfm['____'])
# Plot frequency distribution
plt.____; ____(____['____'])
# Plot monetary value distribution
____
# Show the plot
plt.____()