Категоризация клиентов по RFM-сегментам

Условие задачи

Дано: DataFrame `rfm` с колонками client_id, recency (дни с последнего заказа), frequency (кол-во заказов), monetary (общая сумма) -- 12 клиентов. Постройте RFM-сегментацию клиентов: 1. r_score -- 3 квантильных бакета по recency, метки 3,2,1 (чем меньше recency, тем выше балл) 2. f_score -- 3 квантильных бакета по frequency, метки 1,2,3 (при ничьих ранжирование по порядку появления) 3. m_score -- 3 квантильных бакета по monetary, метки 1,2,3 (тоже first-ранжирование) 4. segment -- "VIP" если r+f+m ≥ 8, "Loyal" если ≥ 5, иначе "At Risk" Score-колонки -- int. Сохраните DataFrame в `result`.

Темы

rfm qcut segmentation apply

Подсказки

• pd.qcut разбивает на квантильные группы
• Для recency высокий балл = маленькое значение (labels=[3,2,1])
• apply с lambda для категоризации

Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи