RFM-сегментация клиентов

Условие задания

**Данные:** DataFrame `orders` с колонками: `customer_id`, `order_date`, `amount`.

**Задание:**
1. Постройте RFM-сегментацию: `Recency` (дней с последнего заказа), `Frequency` (число заказов), `Monetary` (сумма)
2. Разбейте каждую метрику на квартили
3. Определите сегменты: Champions, Loyal, At Risk, Lost

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

orders = pd.DataFrame({
    'customer_id': np.random.randint(1, 500, n),
    'order_date': pd.date_range('2023-06-01', '2024-06-01', periods=n),
    'amount': np.random.lognormal(6, 1, n).round(2),
})

Темы

pandas qcut RFM сегментация groupby

Подсказки

• Recency = (today - max(order_date)).days
• pd.qcut для разбиения на квартили
• Для Recency квартиль инвертирован: меньше дней = лучше

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "RFM-сегментация клиентов"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

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. Тематика: pandas, qcut, RFM, сегментация, groupby.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Python»?

На zasqlpython.ru есть 482 Python задачи с проверкой через Pyodide, конспекты Python и pandas, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания