🔊Process03RFM 활용 서비스 이용 수준 측정 3.1 Scailing Data# ▶ Min max scale = 최대값을 1, 최소값을 0으로 표준화하는 기법from sklearn.preprocessing import minmax_scale# ▶ 최근성은 숫자가 작을수록, 즉 최근 구매일이 얼마 지나지 않은 고객이 더 점수가 높음 그래서 1을 빼주었음.rfm['Recency'] = minmax_scale(rfm['Recency'], axis=0, copy=True)rfm['Recency'] = 1-rfm['Recency']rfm['Frequency'] = minmax_scale(rfm['Frequency'], axis=0, copy=True)rfm['Monetary'] = minmax_scale..

RFM 분석하는 이유는?고객별 RFM 3가지 지표들을 통해서 고객 점수 부여 및 등급화에 따른 서비스 등급을 부여합니다. 그리고 월마다 중요한 그룹에 대한 비중이 떨어지고 있는지 올라가고 있는지 확인 하는 것이 RFM 분석입니다.즉, RFM 분석을 하게 되면 어떤 그룹에 타겟팅하여 마케팅할 지 정할 수 있게 됩니다.1. 문제 정의런칭 이후 서비스 정체기로 인한 영업이익, 사용 고객 수 감소2. 해결방안구매 데이터 활용 서비스 이용 현황 파악(지표 기획)3. 기대 효과정체 원인 파악 및 대응책 수립 및 실행을 통한 영업이익, 사용 고객 수 증가🔈Process011. Data 전처리1.1 Null값 확인# ▶ Null 값 확인print(df.isnull().sum())코드 결과를 보니 두 개의 컬럼 값에서..

기사에서 언급된 바와 같이, HTML과 별점 표시 때문에 실제 사용자 평점은 사용자에게 표시된 평점과 약간 다를 수 있습니다. 이 차이를 시각화해보겠습니다. 표시된 평점(STARS)과 실제 평점(RATING)의 분포를 보여주는 KDE(커널 밀도 추정) 플롯을 생성합니다.KDE를 0-5로 클리핑하겠습니다.fig = plt.figure(figsize=(10.5, 4))# label : legend에 표시할 이름 즉, 라벨이다.# clip : 클리핑할 단위를 적는 것입니다.sns.kdeplot(review_film, x='RATING',clip=[0,5], fill=True, label='True Rating')sns.kdeplot(review_film, x='STARS',clip=[0,5], fill=Tru..

1. Fandango의 표시된 점수와 실제 사용자 평점 비교먼저 Fandango 평점을 탐색하여 우리의 분석이 기사의 결론과 부합하는지 확인해 봅시다. # fandango_scrape.csv 파일 읽기fandango = pd.read_csv("fandango_scrape.csv")# head()하여 상위 5개 데이터 보기fandango.head()# info()사용하여 데이터 내용 확인하기fandango.info()# describe()사용하여 계산 결과 확인하기fandango.describe()해당 작업을 해본 결과 컬럼은 FILM, STARS, RATING, VOTES가 있는 것을 확인 하였으며, 총 504개의 행이 존재한다는 것을 알 수 있었으며 4개의 컬럼에서는 NaN값이 없는  것도 확인 되었습..

저희는 온라인 리뷰와 평점을 얼마나 신뢰할 수 있을까요?특히 동일한 회사가 평점을 높게 표시 하고 동시에 영화 티켓을 판매하여 수익을 올린다면 영화의 평점을 더 높게 평가할 경향이 있을까요? 저는 이제 FiveThirtyeight 기사를 기반으로 하여 분석을 완료하고 비슷한 결론에 도달해야 합니다. Fandango의 2015년 등급이 영화를 더 잘 평가하여 더 많은 티켓을 판매하기 위해 편향되어 있는지 판단하기 위해 판다스 및 시각화 기술을 사용해야 합니다.해당 기사를 읽고 온라인 평점에 대해 의심을 가져야합니다. (특히, Fandango의 평점에 대해 유심히 봐야합니다.)https://fivethirtyeight.com/features/fandango-movies-ratings/ Be Suspiciou..