Prétraiter les données
La première étape du processus de segmentation consiste à prétraiter les données. Vous appliquerez une transformation logarithmique, puis vous normaliserez les données pour les préparer au regroupement (clustering).
Nous avons chargé l'ensemble de données contenant les valeurs RFMT sous le nom datamart_rfmt. De plus, la bibliothèque pandas est chargée sous pd, et numpy sous np.
N'hésitez pas à explorer l'ensemble de données RFMT détaillé dans la console.
Cette activité fait partie du cours
Segmentation de la clientèle en Python
Instructions de l’exercice
- Importez StandardScaler, initialisez-le et stockez-le dans
scaler. - Appliquez une transformation logarithmique aux données RFMT brutes.
- Initialisez le normaliseur et ajustez-le (fit) sur les données transformées en log.
- Transformez et enregistrez les données normalisées sous
datamart_rfmt_normalized.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import StandardScaler
from ____.____ import ____
# Apply log transformation
datamart_rfmt_log = ____.____(____)
# Initialize StandardScaler and fit it
scaler = ____(); ____.fit(____)
# Transform and store the scaled data as datamart_rfmt_normalized
datamart_rfmt_normalized = ____.____(____)