RFM 데이터 전처리

이전에 계산한 RFM 값이 담긴 데이터셋을 datamart_rfm으로 불러왔습니다. 변수들이 왜도가 크고 서로 다른 스케일이므로, 이제 왜도를 줄이고 정규화하겠습니다.

pandas 라이브러리는 pd, numpy는 np로 로드되어 있어요. 콘솔에서 datamart_rfm을 잠시 살펴보세요.

datamart_rfm에 로그 변환을 적용해 왜도를 줄이고, 결과를 datamart_log로 저장하세요.
StandardScaler() 인스턴스를 scaler로 초기화하고, datamart_log 데이터에 대해 fit 하세요.
scaler로 데이터를 스케일링하고 센터링하여 data를 transform 하세요.
datamart_normalized로부터 pandas DataFrame을 만들고, datamart_rfm의 인덱스와 컬럼 이름을 설정하세요.