1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Segmentarea clienților în Python
Connected

exercițiu

Pre-procesarea datelor RFM

Am încărcat setul de date cu valorile RFM pe care le-ai calculat anterior, sub numele datamart_rfm. Deoarece variabilele sunt asimetrice și au scări diferite, le vei corecta asimetria și le vei normaliza.

Biblioteca pandas este importată ca pd, iar numpy ca np. Explorează datamart_rfm în consolă înainte de a începe.

Instrucțiuni

100 XP
  • Aplică transformarea logaritmică pentru a corecta asimetria datamart_rfm și stochează rezultatul ca datamart_log.
  • Inițializează o instanță StandardScaler() cu numele scaler și aplică-o pe datele din datamart_log.
  • Transformă datele prin scalare și centrare folosind scaler.
  • Creează un DataFrame pandas din datamart_normalized, adăugând numele de index și coloane preluate din datamart_rfm.