Visualize as variáveis normalizadas
Excelente trabalho! Agora você vai plotar as variáveis normalizadas e sem assimetria para ver a diferença na distribuição e também o intervalo dos valores. O conjunto de dados datamart_normalized do exercício anterior já está carregado.
A chamada plt.subplot(...) antes da função do seaborn permite plotar vários subgráficos em um único chart; você não precisa alterá-la.
As bibliotecas seaborn e matplotlib.pyplot foram carregadas como sns e plt, respectivamente. Fique à vontade para explorar datamart_normalized no console.
Este exercício faz parte do curso
Segmentação de Clientes em Python
Instruções do exercício
- Plote a distribuição de
Recencynormalizada. - Plote a distribuição de
Frequencynormalizada. - Plote a distribuição de
MonetaryValuenormalizada. - Mostre o gráfico.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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.____()