Tính 3 nhóm cho recency và frequency
Bây giờ bạn sẽ phân nhóm khách hàng thành ba nhóm riêng dựa trên Recency và Frequency.
Bộ dữ liệu đã được nạp dưới tên datamart, bạn có thể dùng console để xem các dòng đầu của nó. Ngoài ra, pandas đã được nạp là pd.
Chúng ta sẽ dùng kết quả từ bài tập này cho bài tiếp theo, nơi bạn sẽ phân nhóm khách hàng theo MonetaryValue và cuối cùng tính RFM_Score.
Sau khi hoàn thành, hãy in kết quả ra màn hình để đảm bảo bạn đã tạo thành công các cột tứ phân vị.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân khúc khách hàng bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo nhãn cho
Recencyvới phạm vi giảm dần từ 3 đến 1 và nhãn choFrequencyvới phạm vi tăng dần từ 1 đến 3. - Gán các nhãn này cho ba nhóm phần trăm bằng nhau dựa trên
Recency. - Gán các nhãn này cho ba nhóm phần trăm bằng nhau dựa trên
Frequency. - Tạo các cột phân vị mới
RvàF.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)