Попередня обробка даних
Перший крок у процесі сегментації — попередньо обробити дані. Ви застосуєте логарифмічне перетворення, а потім нормалізуєте дані, щоб підготувати їх до кластеризації.
Ми завантажили набір даних із значеннями RFMT як datamart_rfmt. Також бібліотеку pandas завантажено як pd, а numpy — як np.
Можете вільно дослідити розширений набір даних RFMT у консолі.
Ця вправа є частиною курсу
Сегментація клієнтів у Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте StandardScaler, ініціалізуйте його та збережіть як
scaler. - Застосуйте логарифмічне перетворення до «сирих» даних RFMT.
- Ініціалізуйте scaler і підженіть його (fit) на логарифмованих даних.
- Перетворте дані та збережіть масштабовану версію як
datamart_rfmt_normalized.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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 = ____.____(____)