Gestionar variables sesgadas

Segmentación de clientes en Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Identificar sesgo

  • Análisis visual de la distribución
  • Si tiene cola, está sesgada

Segmentación de clientes en Python

Explorar la distribución de recency

sns.distplot(datamart['Recency'])
plt.show()

Segmentación de clientes en Python

Explorar la distribución de frequency

sns.distplot(datamart['Frequency'])
plt.show()

Segmentación de clientes en Python

Transformaciones para manejar el sesgo

  • Transformación logarítmica (solo valores positivos)
import numpy as np
frequency_log= np.log(datamart['Frequency'])

sns.distplot(frequency_log)
plt.show()

Segmentación de clientes en Python

Tratar valores negativos

  • Sumar una constante antes del log
  • Transformación raíz cúbica
Segmentación de clientes en Python

¡Vamos a practicar cómo identificar y gestionar variables sesgadas!

Segmentación de clientes en Python

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