Обчислення RFM Score

Чудова робота! Тепер завершіть завдання: розподіліть клієнтів на три групи за процентилями змінної MonetaryValue, а потім обчисліть RFM_Score — це сума значень R, F і M.

datamart уже завантажено зі значеннями R і F, які ви створили у попередній вправі.

Ця вправа є частиною курсу

Сегментація клієнтів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть мітки для MonetaryValue зі зростаючим діапазоном від 1 до 3.
Призначте ці мітки трьом рівним процентильним групам на основі MonetaryValue.
Створіть новий стовпець M на основі процентильної групи MonetaryValue.
Обчисліть RFM_Score як суму значень у стовпцях R, F і M.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create labels for MonetaryValue
m_labels = range(1, ____)

# Assign these labels to three equal percentile groups 
m_groups = pd.qcut(datamart['MonetaryValue'], q=____, labels=____)

# Create new column M
datamart = datamart.assign(____=____)

# Calculate RFM_Score
datamart['RFM_Score'] = datamart[['R','F','M']].____(axis=____)
print(datamart['____'].head())

Редагувати та запускати код