Візуалізація нормалізованих змінних
Чудова робота! Тепер побудуєте графіки для нормалізованих і позбавлених перекосу змінних, щоб побачити різницю в розподілах і діапазонах значень. Набір даних datamart_normalized з попередньої вправи вже завантажений.
Виклик plt.subplot(...) перед викликом функції seaborn дає змогу побудувати кілька підграфіків в одному зображенні, змінювати його не потрібно.
Бібліотеки seaborn і matplotlib.pyplot завантажено як sns і plt відповідно. За потреби дослідіть datamart_normalized у консолі.
Ця вправа є частиною курсу
Сегментація клієнтів у Python
Інструкції до вправи
- Побудуйте розподіл нормалізованої
Recency. - Побудуйте розподіл нормалізованої
Frequency. - Побудуйте розподіл нормалізованої
MonetaryValue. - Покажіть графік.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Plot recency distribution
plt.subplot(3, 1, 1); ____.distplot(____['Recency'])
# Plot frequency distribution
plt.subplot(3, 1, 2); ____.____(____['Frequency'])
# Plot monetary value distribution
plt.subplot(3, 1, 3); ____.____(____['MonetaryValue'])
# Show the plot
plt.____()