Послідовність кроків попередньої обробки

Сегментація клієнтів у Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Чому важлива послідовність?

  • Логарифмування працює лише з додатними даними
  • Нормалізація може дати від'ємні значення, і log не спрацює
Сегментація клієнтів у Python

Послідовність

  1. Прибрати перекіс даних — логарифмування
  2. Уніфікувати середні значення
  3. Масштабувати до однакових стандартних відхилень
  4. Зберегти окремим масивом для кластеризації
Сегментація клієнтів у Python

Кодування послідовності

# 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)
Сегментація клієнтів у Python

Попрактикуймось на даних RFM!

Сегментація клієнтів у Python

Preparing Video For Download...