Phân tích các phân khúc tùy chỉnh
Bước cuối cùng, bạn sẽ phân tích giá trị trung bình của Recency, Frequency và MonetaryValue cho các phân khúc tùy chỉnh mà bạn đã tạo.
Chúng tôi đã nạp bộ dữ liệu datamart với các giá trị phân khúc bạn đã tính ở bài trước. Bạn có thể thoải mái khám phá nó trong console. Thư viện pandas cũng đã được nạp với bí danh pd.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân khúc khách hàng bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính giá trị trung bình cho
Recency,FrequencyvàMonetaryValuecho từng phân khúcRFM_Level. - Ở cột cuối cùng, trả về kích thước của mỗi phân khúc bằng cách truyền
countcho cộtMonetaryValuebên cạnhmean. - In bộ dữ liệu đã được tổng hợp.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(____)