Предобработка данных
Первый шаг в процессе сегментации — предобработка данных. Вы примените логарифмическое преобразование, а затем нормализуете данные, чтобы подготовить их к кластеризации.
Набор данных со значениями RFMT загружен как datamart_rfmt. Также доступны библиотека pandas под псевдонимом pd и numpy под псевдонимом np.
При желании вы можете изучить расширенный набор данных RFMT в консоли.
Это упражнение является частью курса
Сегментация клиентов в Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте
StandardScaler, инициализируйте его и сохраните какscaler. - Примените логарифмическое преобразование к исходным данным RFMT.
- Инициализируйте скейлер и обучите его на логарифмически преобразованных данных.
- Преобразуйте данные и сохраните нормализованный результат как
datamart_rfmt_normalized.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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 = ____.____(____)