Pre-elabora i dati
Il primo passo della segmentazione è pre-elaborare i dati. Applicherai una trasformazione logaritmica e poi normalizzerai i dati per prepararli al clustering.
Abbiamo caricato l'insieme di dati con i valori RFMT come datamart_rfmt. Inoltre, la libreria pandas è caricata come pd e numpy come np.
Sentiti libero di esplorare l'insieme di dati RFMT esteso nella console.
Questo esercizio fa parte del corso
Customer Segmentation in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa StandardScaler, inizializzalo e salvalo come
scaler. - Applica la trasformazione logaritmica ai dati RFMT grezzi.
- Inizializza lo scaler e fai il fit sui dati trasformati con il log.
- Trasforma e salva i dati scalati come
datamart_rfmt_normalized.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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 = ____.____(____)