Veriyi ön işle
Segmentasyon sürecinin ilk adımı veriyi ön işlemden geçirmek. Kümeleme için hazırlamak üzere önce log dönüşümü uygulayacak, ardından veriyi normalize edeceksin.
RFMT değerlerini içeren veri kümesini datamart_rfmt olarak yükledik. Ayrıca pandas kütüphanesi pd ve numpy da np kısaltmasıyla yüklü.
Genişletilmiş RFMT veri kümesini konsolda özgürce keşfedebilirsin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Müşteri Segmentasyonu
Egzersiz talimatları
- StandardScaler'ı içe aktar, başlat ve
scalerolarak sakla. - Ham RFMT verisine log dönüşümü uygula.
- Ölçekleyiciyi başlat ve log dönüşümü yapılmış veriye fit et.
- Dönüştür ve ölçeklenmiş veriyi
datamart_rfmt_normalizedolarak sakla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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 = ____.____(____)