전처리 구조화 순서

Python을 활용한 고객 세분화

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

왜 순서가 중요할까요?

  • 로그 변환은 양의 값에서만 동작합니다
  • 정규화는 음수 값을 만들며 log는 동작하지 않습니다
Python을 활용한 고객 세분화

순서

  1. 데이터 왜도 완화 - 로그 변환
  2. 평균을 같게 표준화
  3. 표준편차를 같게 스케일링
  4. 군집화용 별도 배열로 저장
Python을 활용한 고객 세분화

순서 코딩하기

# Unskew the data
import numpy as np
datamart_log = np.log(datamart_rfm)

# Normalize the variables from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(datamart_log)
# Store for clustering datamart_normalized = scaler.transform(datamart_log)
Python을 활용한 고객 세분화

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Python을 활용한 고객 세분화

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