Gestire le variabili asimmetriche

Customer Segmentation in Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Riconoscere l’asimmetria

  • Analisi visiva della distribuzione
  • Se ha una coda, è asimmetrica

Customer Segmentation in Python

Esplorare la distribuzione della recency

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

Customer Segmentation in Python

Esplorare la distribuzione della frequenza

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

Customer Segmentation in Python

Trasformazioni per gestire l’asimmetria

  • Trasformazione logaritmica (solo valori positivi)
import numpy as np
frequency_log= np.log(datamart['Frequency'])

sns.distplot(frequency_log)
plt.show()

Customer Segmentation in Python

Gestire i valori negativi

  • Aggiungere una costante prima del log
  • Trasformazione radice cubica
Customer Segmentation in Python

Esercitiamoci a riconoscere e gestire le variabili asimmetriche!

Customer Segmentation in Python

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