データの前処理
セグメンテーションの最初のステップは、データの前処理です。対数変換を適用し、その後に正規化して、クラスタリングに備えます。
RFMT の値を含むデータセットは datamart_rfmt として読み込まれています。pandas ライブラリは pd、numpy は np として読み込まれています。
コンソールで拡張された RFMT データセットを自由に確認してみてください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション
演習の手順
- StandardScaler をインポートし、初期化して
scalerとして保存します。 - 生の RFMT データに対数変換を適用します。
- スケーラーを初期化し、対数変換後のデータに対して fit します。
- 変換して、スケーリング後のデータを
datamart_rfmt_normalizedとして保存します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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 = ____.____(____)