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演習

スネークプロット用のデータを準備する

ここではスネークプロット用のデータを準備します。以前に作成した 3 クラスターの RFM セグメンテーション結果を使います。正規化済みの RFM データを、指標の列を 2 列に「melt」してロング形式に変換します。1 列は指標名、もう 1 列は数値そのものです。

クラスタラベルがすでに付与された正規化済み RFM データを読み込んであります。datamart_normalized という pandas の DataFrame です。また、pandas は pd としてインポート済みです。

演習を始める前に、コンソールで datamart_normalized を確認し、構造を把握しておきましょう！

指示

100 XP
  • 正規化済みデータセットに対してインデックスをリセットし、melt 関数を適用してロング形式に変換します。
  • ID 変数として CustomerID と Cluster を指定します。
  • 値変数として RFM の各値を指定します。
  • 変数名は Metric、値の列名は Value とします。