Створення власних сегментів

Тепер ваша черга створити власну сегментацію на основі значень RFM_Score. Ви створите функцію для побудови сегментації, а потім призначите її кожному клієнтові.

Набір даних з RFM-значеннями, RFM-сегментом і балом завантажено як datamart, разом з бібліотеками pandas і numpy. Можете дослідити дані в консолі.

Ця вправа є частиною курсу

Сегментація клієнтів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть сегменти з назвами Top, Middle, Low. Якщо RFM-бал більший або дорівнює 10, рівень має бути "Top". Якщо він між 6 і 10 — має бути "Middle", інакше — "Low".
Застосуйте функцію rfm_level і збережіть результат як значення RFM_Level.
Виведіть заголовок із першими 5 рядками datamart.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Define rfm_level function
def rfm_level(df):
    if df['RFM_Score'] >= ____:
        return '____'
    elif ((df['RFM_Score'] >= ____) and (df['RFM_Score'] < ____)):
        return '____'
    else:
        return '____'

# Create a new variable RFM_Level
datamart['____'] = datamart.apply(____, axis=1)

# Print the header with top 5 rows to the console
print(datamart.____())

Редагувати та запускати код