Gérer les variables asymétriques

Segmentation de la clientèle en Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Repérer l'asymétrie

  • Analyse visuelle de la distribution
  • Si une « queue » apparaît, c'est asymétrique

Segmentation de la clientèle en Python

Explorer la distribution de la récence

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

Segmentation de la clientèle en Python

Explorer la distribution de la fréquence

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

Segmentation de la clientèle en Python

Transformer les données pour gérer l'asymétrie

  • Transformation logarithmique (valeurs positives seulement)
import numpy as np
frequency_log= np.log(datamart['Frequency'])

sns.distplot(frequency_log)
plt.show()

Segmentation de la clientèle en Python

Gérer les valeurs négatives

  • Ajouter une constante avant la transformation log
  • Racine cubique
Segmentation de la clientèle en Python

Passons à la pratique ! Identifiez et gérez les variables asymétriques.

Segmentation de la clientèle en Python

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