डेटा का प्री-प्रोसेस
सेगमेंटेशन की पहली स्टेप है डेटा का प्री-प्रोसेस करना. आप log ट्रांसफॉर्मेशन लागू करेंगे और फिर क्लस्टरिंग के लिए डेटा को तैयार करने हेतु उसे नॉर्मलाइज़ करेंगे.
हमने RFMT वैल्यूज़ वाला डेटासेट datamart_rfmt के रूप में लोड किया है. साथ ही, pandas लाइब्रेरी pd के रूप में, और numpy np के रूप में लोड है.
कृपया कंसोल में एक्सपैंडेड RFMT डेटासेट को निःसंकोच एक्सप्लोर कीजिए.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Customer Segmentation
अभ्यास निर्देश
- StandardScaler इम्पोर्ट करें, उसे इनिशियलाइज़ करें, और
scalerनाम से स्टोर करें. - कच्चे RFMT डेटा पर log ट्रांसफॉर्मेशन लागू करें.
- स्केलर इनिशियलाइज़ करें और उसे log-ट्रांसफॉर्म किए गए डेटा पर fit करें.
- ट्रांसफॉर्म करें और स्केल किया हुआ डेटा
datamart_rfmt_normalizedनाम से स्टोर करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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 = ____.____(____)