Аналіз користувацьких сегментів

На завершальному етапі ви проаналізуєте середні значення Recency, Frequency та MonetaryValue для створених вами користувацьких сегментів.

Ми завантажили набір даних datamart із значеннями сегментів, які ви обчислили в попередній вправі. Можете вільно дослідити його в консолі. Бібліотеку pandas також завантажено як pd.

Ця вправа є частиною курсу

Сегментація клієнтів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Обчисліть середні значення для Recency, Frequency та MonetaryValue для кожного сегмента RFM_Level.
Як останній стовпчик поверніть розмір кожного сегмента, передавши count у стовпчик MonetaryValue поруч із mean.
Виведіть агрегований набір даних.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Calculate average values for each RFM_Level, and return a size of each segment 
rfm_level_agg = datamart.____('____').____({
    '____': '____',
    '____': '____',
  
  	# Return the size of each segment
    '____': ['____', '____']
}).round(1)

# Print the aggregated dataset
print(____)

Редагувати та запускати код