1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe w marketingu w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Eksploracja zbioru danych zakupów klientów

W materiale wideo zapoznałeś/-aś się ze zbiorem danych zakupów klientów według produktów. Teraz czas na wykresy eksploracyjne, które pomogą zrozumieć rozkłady zmiennych i zależności między nimi. Przeanalizujesz zbiór danych wholesale i zwizualizujesz parowe zależności oraz oszacowane rozkłady dla każdej zmiennej – za pomocą funkcji pairplot z biblioteki seaborn. To ważny krok: poznanie typów rozkładów i relacji między zmiennymi pozwala ocenić, czy konieczne jest dalsze przetwarzanie danych.

Biblioteka pandas jest załadowana jako pd, seaborn jako sns, a matplotlib.pyplot jako plt. Zbiór danych wholesale został wczytany jako DataFrame biblioteki pandas.

Instrukcje

100 XP
  • Wyświetl nagłówek zbioru danych wholesale.
  • Wykreśl parowe zależności między zmiennymi.
  • Pokaż wykres.