Изучение набора данных о покупках продуктов клиентами
В видеоуроке вы уже познакомились с набором данных о покупках продуктов клиентами и теперь готовы построить несколько исследовательских графиков, чтобы лучше понять распределение переменных и связи между ними. В этом упражнении вы изучите набор данных wholesale и построите графики попарных зависимостей, а также оценённые распределения для каждой переменной с помощью функции pairplot из библиотеки seaborn. Этот шаг важен для понимания типов распределений и взаимосвязей между переменными — это поможет определить, нужна ли дальнейшая предобработка данных.
Библиотека pandas загружена как pd, seaborn — как sns, matplotlib.pyplot — как plt. Набор данных wholesale загружен как DataFrame из pandas.
Это упражнение является частью курса
Машинное обучение для маркетинга на Python
Инструкции к упражнению
- Выведите заголовок набора данных
wholesale - Постройте график попарных зависимостей между переменными
- Отобразите график.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Print the header of the `wholesale` dataset
print(___.head())
# Plot the pairwise relationships between the variables
sns.pairplot(___, diag_kind='kde')
# Display the chart
plt.___()