RFM_Score 為 9(九) 的分群,其 MonetaryValue 的平均值是多少?
RFM_Score
MonetaryValue
已載入含有 RFM 數值、RFM 分群與分數的資料集為 datamart,並已匯入 pandas 與 numpy 函式庫。你可以在主控台自由探索資料。
datamart
pandas
numpy
本練習屬於課程
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在本章中,你將認識 cohort 與其分析方法。你會建立自己的顧客 cohort,計算一些指標,並將結果視覺化。
在本章中,你將學習顧客分群。特別是,你會接觸近期度、頻率與金額價值(RFM),依據這些概念建立顧客分群,並分析結果。
當前練習
建立好一些分群之後,你會想要做預測。不過在此之前,你需要先熟悉實用的資料準備方法,才能確保 k-means 分群演算法能找出分離良好且合理的分群。
在最後一章,你將使用第 3 章前處理好的資料,依據近期度、頻率與金額價值來找出顧客叢集。