Pre-procesarea datelor
Primul pas în procesul de segmentare este pre-procesarea datelor. Vei aplica transformarea logaritmică, apoi vei normaliza datele pentru a le pregăti pentru clustering.
Am încărcat setul de date cu valorile RFMT sub numele datamart_rfmt. De asemenea, biblioteca pandas este importată ca pd, iar numpy ca np.
Explorează setul de date RFMT extins în consolă.
Acest exercițiu face parte din cursul
Segmentarea clienților în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă StandardScaler, inițializează-l și stochează-l ca
scaler. - Aplică transformarea logaritmică asupra datelor brute RFMT.
- Inițializează scaler-ul și antrenează-l pe datele transformate logaritmic.
- Transformă datele și stochează-le ca
datamart_rfmt_normalized.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import StandardScaler
from ____.____ import ____
# Apply log transformation
datamart_rfmt_log = ____.____(____)
# Initialize StandardScaler and fit it
scaler = ____(); ____.fit(____)
# Transform and store the scaled data as datamart_rfmt_normalized
datamart_rfmt_normalized = ____.____(____)