Обчисліть 3 групи для давності та частоти
Тепер ви згрупуєте клієнтів у три окремі групи на основі Recency і Frequency.
Набір даних завантажено як datamart, ви можете скористатися консоллю, щоб переглянути його верхні рядки. Також pandas завантажено як pd.
Ми використаємо результат цієї вправи в наступній, де ви згрупуєте клієнтів за MonetaryValue і зрештою обчислите RFM_Score.
Коли закінчите, виведіть результати на екран, щоб переконатися, що ви успішно створили квартильні стовпці.
Ця вправа є частиною курсу
Сегментація клієнтів у Python
Інструкції до вправи
- Створіть мітки для
Recencyзі спадним діапазоном від 3 до 1 та мітки дляFrequencyзі зростальним діапазоном від 1 до 3. - Призначте ці мітки трьом однаковим процентильним групам на основі
Recency. - Призначте ці мітки трьом однаковим процентильним групам на основі
Frequency. - Створіть нові квантильні стовпці
RіF.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)