Дана таблица покупок в pandas. Нужно построить RFM-сегментацию: Recency (дни с последней покупки), Frequency (число заказов), Monetary (суммарная выручка), разбить каждую метрику на 5 квинтилей и собрать RFM-скор. Расчётная дата анализа — 2026-04-01.
DataFrame `orders`:
[см. код в задании]
Подвох: у Recency логика обратная — чем меньше дней, тем лучше, значит скор должен быть выше.
Это задание для уровня medium. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.
Подобные задания в категории «Python» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях.
На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 30-60 минут с обсуждением подходов, оптимизаций и trade-off. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.
На zasqlpython.ru есть 530+ Python задачи с проверкой через Pyodide, конспекты Python и pandas, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания