Séquence des étapes de prétraitement structurantes

Segmentation de la clientèle en Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Pourquoi l'ordre compte‑t‑il ?

  • La transformation logarithmique ne fonctionne qu'avec des données positives
  • La normalisation impose des valeurs négatives et log ne fonctionnera pas
Segmentation de la clientèle en Python

Séquence

  1. Désaxer les données : transformation logarithmique
  2. Centrer autour de la même moyenne
  3. Mettre à l'échelle avec la même écart‑type
  4. Stocker dans un tableau séparé pour le regroupement
Segmentation de la clientèle en Python

Coder la séquence

# 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)
Segmentation de la clientèle en Python

Pratique sur les données RFM !

Segmentation de la clientèle en Python

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