顧客の製品購入データセットを探索する
ビデオ演習で、製品購入履歴による顧客データセットを確認しました。ここでは、変数の分布や相互関係を把握するために、いくつかの探索的なチャートを作成します。wholesale データセットを用いて、seaborn ライブラリの pairplot 関数で、各変数の推定分布と変数間のペアワイズな関係をプロットします。分布のタイプや変数同士の関係を把握し、さらなる前処理の必要性を判断するための重要なステップです。
pandas は pd、seaborn は sns、matplotlib.pyplot は plt として読み込まれています。また、wholesale データセットは pandas の DataFrame として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習
演習の手順
wholesaleデータセットのヘッダを表示します- 変数間のペアワイズな関係をプロットします
- チャートを表示します。
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。
# Print the header of the `wholesale` dataset
print(___.head())
# Plot the pairwise relationships between the variables
sns.pairplot(___, diag_kind='kde')
# Display the chart
plt.___()