데이터 전처리
세그멘테이션의 첫 단계는 데이터를 전처리하는 일입니다. 로그 변환을 적용한 다음, 클러스터링을 위해 데이터를 정규화하겠습니다.
RFMT 값을 포함한 데이터셋은 datamart_rfmt로 로드되어 있습니다. 또한 pandas 라이브러리는 pd로, numpy는 np로 불러와 두었습니다.
콘솔에서 확장된 RFMT 데이터셋을 자유롭게 살펴보셔도 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python을 활용한 고객 세분화
연습 안내
- StandardScaler를 임포트하고 초기화한 뒤
scaler로 저장하세요. - 원본 RFMT 데이터에 로그 변환을 적용하세요.
- 스케일러를 초기화하고 로그 변환된 데이터에 대해 fit 하세요.
- 변환을 수행해 스케일된 데이터를
datamart_rfmt_normalized로 저장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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 = ____.____(____)