Кластерне вибіркове дослідження на практиці
Тепер, коли ви знаєте, коли застосовувати кластерне вибіркове дослідження, час випробувати його в дії. У цій вправі ви дослідите стовпець JobRole у наборі даних про плинність кадрів. Кожну посаду можна вважати підгрупою всієї сукупності співробітників.
Доступний датафрейм attrition_pop; бібліотека pandas завантажена зі звичним псевдонімом, також доступний пакет random. Зерно випадковості 19790801 уже встановлено через random.seed().
Ця вправа є частиною курсу
Sampling у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create a list of unique JobRole values
job_roles_pop = ____
# Randomly sample four JobRole values
job_roles_samp = ____
# Print the result
print(job_roles_samp)