Direkt zum Inhalt

Startseite Python

Kurs

Intermediate Predictive Analytics in Python

Anfänger

Aktualisierte 04.2025

Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.

Kurs kostenlos starten

Im Lieferumfang enthaltenPremium or Teams

PythonMachine Learning4 Stunden15 Videos56 Übungen4,350 XP5,787Leistungsnachweis

Kostenloses Konto erstellen

oder

Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.

Trainierst du 2 oder mehr?

Versuchen DataCamp for Business

Beliebt bei Lernenden in Tausenden Unternehmen

Kursbeschreibung

Building good models only succeeds if you have a decent base table to start with. In this course you will learn how to construct a good base table, create variables and prepare your data for modeling. We finish with advanced topics on the matter.

Voraussetzungen

Introduction to Predictive Analytics in Python

1

Crucial base table concepts

Kapitel starten

The basetable timeline

Timeline violations

Available data

Timeline violation

The population

Select the relevant population

A timeline compliant population

Removing duplicate objects

Calculate an event target

Calculate an aggregated target

2

Creating variables

Kapitel starten

Adding fixed variables

Selecting the right value

Adding the donor segment

Adding living place

Adding aggregated variables

Selecting the appropriate date

Maximum value last year

Recency of donations

Adding evolutions

Ratio of last month's and last year's average

Absolute difference between two years

Using evolution variables

Performance of evolution variables

Meaning of evolution

3

Data preparation

Kapitel starten

Creating dummies

Creating a dummy from a two-category variable

Creating dummies from a many-categories variable

Missing values

How to replace missing values

Creating a missing value dummy

Replace missing values with the median value

Replace missing values with a fixed value

Handling outliers

Influence of outliers on predictive models

Handle outliers with winsorization

Handle outliers with standard deviation

Transformations

Interactions

Square root transformation

Adding interactions to the basetable

4

Advanced base table concepts

Kapitel starten

Seasonality

Seasonality or not

Detecting seasonality

The effect of seasonality

Using multiple snapshots

Target values

Calculating snapshot targets

Calculating aggregated variables

Stacking basetables

The timegap

Events during the timegap

Calculating aggregated variables with timegap

Adding age with timegap

Congratulations

Intermediate Predictive Analytics in Python

Kurs
abgeschlossen

Leistungsnachweis verdienen

Fügen Sie diese Anmeldeinformationen zu Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder Lebenslauf hinzu
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung

Im Lieferumfang enthaltenPremium or Teams

Mach mit 16 Millionen Lernende und starte Intermediate Predictive Analytics in Python heute!

Kostenloses Konto erstellen

oder

Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.