고객 제품 구매 데이터셋 탐색
동영상 연습에서 고객별 제품 구매 데이터셋을 살펴보았고, 이제 변수들의 분포와 변수 간 관계를 이해하기 위해 탐색적 차트를 그릴 준비가 되셨습니다. 여기서는 wholesale 데이터셋을 탐색하고, seaborn 라이브러리의 pairplot 함수를 사용해 변수들 간의 쌍별 관계와 각 변수의 추정 분포를 함께 그려 보겠습니다. 분포 유형과 변수 간 관계를 파악하는 것은 이후에 필요한 데이터 전처리 여부를 판단하는 데 중요한 단계입니다.
pandas 라이브러리는 pd, seaborn은 sns, matplotlib.pyplot은 plt로 로드되어 있습니다. 또한 wholesale 데이터셋은 pandas DataFrame으로 불러와져 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning
연습 안내
wholesale데이터셋의 헤더를 출력하세요.- 변수들 간의 쌍별 관계를 그리세요.
- 차트를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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.___()