Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tính điểm RFM

Làm tốt lắm! Bây giờ bạn sẽ hoàn tất bằng cách phân khách hàng vào ba nhóm dựa trên các phân vị của MonetaryValue, rồi tính RFM_Score là tổng của các giá trị R, F và M.

datamart đã được nạp với các giá trị R và F mà bạn đã tạo ở bài tập trước.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân khúc khách hàng bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo các nhãn cho MonetaryValue với thang tăng dần từ 1 đến 3.
  • Gán các nhãn này cho ba nhóm phân vị bằng nhau dựa trên MonetaryValue.
  • Tạo cột mới M dựa trên nhóm phân vị của MonetaryValue.
  • Tính RFM_Score dựa trên tổng các giá trị cột R, F và M.

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 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())
Chỉnh sửa và Chạy Mã