Khám phá dữ liệu mua hàng theo sản phẩm của khách hàng
Bạn đã khám phá dữ liệu mua hàng theo sản phẩm của khách hàng trong bài tập video và giờ đã sẵn sàng vẽ một số biểu đồ thăm dò để hiểu phân phối của các biến và mối quan hệ giữa chúng. Ở đây, bạn sẽ khám phá bộ dữ liệu wholesale và vẽ các mối quan hệ theo cặp cũng như phân phối ước lượng cho từng biến với hàm pairplot từ thư viện seaborn. Đây là bước quan trọng để xem xét dạng phân phối và các mối quan hệ giữa các biến nhằm quyết định có cần tiền xử lý dữ liệu thêm hay không.
Thư viện pandas đã được nạp với bí danh pd, seaborn là sns, và matplotlib.pyplot là plt. Ngoài ra, bộ dữ liệu wholesale đã được nạp dưới dạng DataFrame của pandas.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Marketing với Python
Hướng dẫn bài tập
- In phần header của bộ dữ liệu
wholesale - Vẽ các mối quan hệ theo cặp giữa các biến
- Hiển thị biểu đồ.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Print the header of the `wholesale` dataset
print(___.head())
# Plot the pairwise relationships between the variables
sns.pairplot(___, diag_kind='kde')
# Display the chart
plt.___()