เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

เตรียมข้อมูลก่อนการประมวลผล

ขั้นตอนแรกของกระบวนการแบ่งกลุ่มลูกค้าคือการเตรียมข้อมูล โดยจะใช้การแปลงค่าแบบ log จากนั้น normalize ข้อมูลให้พร้อมสำหรับการทำ clustering

โหลดชุดข้อมูลที่มีค่า RFMT ไว้ในตัวแปร datamart_rfmt แล้ว นอกจากนี้ยังโหลดไลบรารี pandas ในชื่อ pd และ numpy ในชื่อ np ไว้ให้แล้ว

สามารถสำรวจชุดข้อมูล RFMT ที่ขยายแล้วได้ใน console

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import StandardScaler แล้ว initialize และเก็บไว้ในตัวแปร scaler
  • ใช้การแปลงค่าแบบ log กับข้อมูล RFMT ดิบ
  • Initialize scaler และ fit กับข้อมูลที่แปลงค่าแบบ log แล้ว
  • แปลงข้อมูลและเก็บผลลัพธ์ที่ scale แล้วไว้ในตัวแปร datamart_rfmt_normalized

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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 = ____.____(____)
แก้ไขและรันโค้ด