RFM सेगमेंट बनाना

Python में Customer Segmentation

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

डेटा

पहले बनाया हुआ डेटासेट
हर कॉलम के क्वार्टाइल निकालेंगे और उन्हें R, F, M नाम देंगे

rfm_data

Recency क्वार्टाइल

r_labels = range(4, 0, -1)

r_quartiles = pd.qcut(datamart['Recency'], 4, labels = r_labels)

datamart = datamart.assign(R = r_quartiles.values)

r-value

Frequency और Monetary क्वार्टाइल

f_labels = range(1,5)
m_labels = range(1,5)

f_quartiles = pd.qcut(datamart['Frequency'], 4, labels = f_labels)
m_quartiles = pd.qcut(datamart['MonetaryValue'], 4, labels = m_labels)

datamart = datamart.assign(F = f_quartiles.values)
datamart = datamart.assign(M = m_quartiles.values)

RFM सेगमेंट और RFM स्कोर बनाना

RFM क्वार्टाइल वैल्यूज जोड़कर RFM_Segment बनाएँ
RFM क्वार्टाइल्स का योग लेकर RFM_Score बनाएं

def join_rfm(x): return str(x['R']) + str(x['F']) + str(x['M'])

datamart['RFM_Segment'] = datamart.apply(join_rfm, axis=1)

datamart['RFM_Score'] = datamart[['R','F','M']].sum(axis=1)

अंतिम परिणाम

rfm_table

आइए RFM सेगमेंट बनाकर देखें

Python में Customer Segmentation