視覺化 RFM 分佈
我們已經將你先前計算的 RFM 值載入為 datamart_rfm。你現在要來探索它們的分佈。
在 seaborn 函式呼叫之前先使用 plt.subplot(...)，可以在同一張圖中繪出多個子圖，你不需要變更這一行。
seaborn 與 matplotlib.pyplot 分別已載入為 sns 與 plt。可以在主控台自由探索資料集。
本練習屬於課程
Python 的客群分群
練習說明
- 繪製
Recency的分佈。 - 繪製
Frequency的分佈。 - 繪製
MonetaryValue的分佈。 - 顯示圖表。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Plot recency distribution
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(datamart_rfm['____'])
# Plot frequency distribution
plt.____; ____(____['____'])
# Plot monetary value distribution
____
# Show the plot
plt.____()