정규화된 변수를 시각화하기
훌륭해요! 이제 정규화되고 왜도가 완화된 변수들의 분포와 값의 범위를 비교해 보겠습니다. 이전 연습 문제에서 사용한 datamart_normalized 데이터셋이 로드되어 있어요.
seaborn 함수를 호출하기 전에 있는 plt.subplot(...) 호출은 하나의 차트에 여러 서브플롯을 그릴 수 있게 해 주며, 이 부분은 변경하지 않아도 됩니다.
라이브러리 seaborn과 matplotlib.pyplot은 각각 sns와 plt로 로드되어 있습니다. 콘솔에서 datamart_normalized를 자유롭게 살펴보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python을 활용한 고객 세분화
연습 안내
- 정규화된
Recency의 분포를 그리세요. - 정규화된
Frequency의 분포를 그리세요. - 정규화된
MonetaryValue의 분포를 그리세요. - 플롯을 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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.____()