题目描述: 现有某店铺会员消费情况sales.csv。包含以下字段: user_id:会员编号; recency:最近一次消费距离当天的天数; frequency:一段时间内消费的次数; monetary:一段时间内消费的总金额。 请你分别对每个用户的每个消费特征进行评分。 输入描述: 数据集可以从当前目录下sales.csv读取。 输出描述: 请你对每个用户销售情况的每个特征进行评分,分值为1-4分。对于recency特征,值越小越好。对于frequency和monetary值越大越好。请分别将对应的数据进行四等分并评分,如对于recency: 数值小于等于下四分位数则评为4分; 大于下四分位数并且小于等于中位数则评为3分; 大于中位数且小于等于上四分位数则评为2分; 大于上四分位数则评为1分。 对于frequency和monetary则方法刚好相反。 要求给所有数据进行评分,并输出前5行。以上数据的输出结果如下:

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题目描述:

现有某店铺会员消费情况sales.csv。包含以下字段:

  • user_id:会员编号;
  • recency:最近一次消费距离当天的天数;
  • frequency:一段时间内消费的次数;
  • monetary:一段时间内消费的总金额。

请你分别对每个用户的每个消费特征进行评分。

输入描述:

数据集可以从当前目录下sales.csv读取。
题目描述:   	现有某店铺会员消费情况sales.csv。包含以下字段:   	 		user_id:会员编号; 	 	 		recency:最近一次消费距离当天的天数; 	 	 		frequency:一段时间内消费的次数; 	 	 		monetary:一段时间内消费的总金额。 	   	请你分别对每个用户的每个消费特征进行评分。   	输入描述:   	数据集可以从当前目录下sales.csv读取。   	     	输出描述:   	请你对每个用户销售情况的每个特征进行评分,分值为1-4分。对于recency特征,值越小越好。对于frequency和monetary值越大越好。请分别将对应的数据进行四等分并评分,如对于recency:   	 		数值小于等于下四分位数则评为4分; 	 	 		大于下四分位数并且小于等于中位数则评为3分; 	 	 		大于中位数且小于等于上四分位数则评为2分; 	 	 		大于上四分位数则评为1分。 	   	对于frequency和monetary则方法刚好相反。   	要求给所有数据进行评分,并输出前5行。以上数据的输出结果如下:

输出描述:

请你对每个用户销售情况的每个特征进行评分,分值为1-4分。对于recency特征,值越小越好。对于frequency和monetary值越大越好。请分别将对应的数据进行四等分并评分,如对于recency:

  • 数值小于等于下四分位数则评为4分;
  • 大于下四分位数并且小于等于中位数则评为3分;
  • 大于中位数且小于等于上四分位数则评为2分;
  • 大于上四分位数则评为1分。

对于frequency和monetary则方法刚好相反。

要求给所有数据进行评分,并输出前5行。以上数据的输出结果如下:

题目描述:   	现有某店铺会员消费情况sales.csv。包含以下字段:   	 		user_id:会员编号; 	 	 		recency:最近一次消费距离当天的天数; 	 	 		frequency:一段时间内消费的次数; 	 	 		monetary:一段时间内消费的总金额。 	   	请你分别对每个用户的每个消费特征进行评分。   	输入描述:   	数据集可以从当前目录下sales.csv读取。   	     	输出描述:   	请你对每个用户销售情况的每个特征进行评分,分值为1-4分。对于recency特征,值越小越好。对于frequency和monetary值越大越好。请分别将对应的数据进行四等分并评分,如对于recency:   	 		数值小于等于下四分位数则评为4分; 	 	 		大于下四分位数并且小于等于中位数则评为3分; 	 	 		大于中位数且小于等于上四分位数则评为2分; 	 	 		大于上四分位数则评为1分。 	   	对于frequency和monetary则方法刚好相反。   	要求给所有数据进行评分,并输出前5行。以上数据的输出结果如下:

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