正規化した変数を可視化する
素晴らしいです！ここでは、正規化済みかつ歪度を補正した変数をプロットし、分布の違いと値の範囲を確認します。前の演習で作成した datamart_normalized データセットは読み込まれています。
seaborn を呼び出す前の plt.subplot(...) は、1つのチャート内に複数のサブプロットを描くための呼び出しです。ここは変更する必要はありません。
ライブラリ seaborn と matplotlib.pyplot はそれぞれ sns と plt として読み込まれています。コンソールで datamart_normalized 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
- 正規化した
Recencyの分布をプロットします。 - 正規化した
Frequencyの分布をプロットします。 - 正規化した
MonetaryValueの分布をプロットします。 - プロットを表示します。
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。
# Plot recency distribution
plt.subplot(3, 1, 1); ____.distplot(____['Recency'])
# Plot frequency distribution
plt.subplot(3, 1, 2); ____.____(____['Frequency'])
# Plot monetary value distribution
plt.subplot(3, 1, 3); ____.____(____['MonetaryValue'])
# Show the plot
plt.____()