Análisis predictivo intermedio en Python

BásicoNivel de habilidad

Actualizado 8/2024

Aprende a preparar y organizar los datos para el análisis predictivo.

Descripción del curso

Construir buenos modelos solo es posible si partes de una buena tabla base. En este curso aprenderás a crear una tabla base sólida, generar variables y preparar tus datos para el modelado. Terminamos con temas avanzados sobre el asunto.

Requisitos previos

Introduction to Predictive Analytics in Python

Conceptos clave de la tabla base

En este capítulo aprenderás a construir los cimientos de tu tabla base: la población y el objetivo.

La línea temporal de la base table

50 XP

Infracciones de la línea temporal

50 XP

Datos disponibles

100 XP

Violación de la línea temporal

100 XP

La población

50 XP

Selecciona la población relevante

50 XP

Una población que respeta la línea temporal

100 XP

Eliminando objetos duplicados

100 XP

El target

50 XP

Calcular un target de evento

100 XP

Calcular un target agregado

100 XP

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Creación de variables

Aprenderás a añadir variables a la tabla base que podrás usar para predecir el objetivo.

Añadir variables fijas

50 XP

Seleccionar el valor correcto

50 XP

Añadir la edad

100 XP

Añadir el segmento del donante

100 XP

Añadir lugar de residencia

100 XP

Añadir variables agregadas

50 XP

Seleccionar la fecha adecuada

50 XP

Importe máximo del último año

100 XP

Recencia de donaciones

100 XP

Añadir evoluciones

50 XP

Proporción entre la media del último mes y la del último año

100 XP

Diferencia absoluta entre dos años

100 XP

Usar variables de evolución

50 XP

Rendimiento de las variables de evolución

100 XP

Significado de la evolución

100 XP

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Preparación de datos

Una vez que derives variables a partir de los datos en bruto, es momento de limpiar los datos y prepararlos para el modelado. En este capítulo comentamos los pasos necesarios para dejar tus datos listos para modelar.

Creación de variables ficticias (dummies)

50 XP

Crear una dummy a partir de una variable con dos categorías

100 XP

Crear dummies a partir de una variable con muchas categorías

100 XP

Valores ausentes

50 XP

Cómo reemplazar los valores faltantes

50 XP

Crear una variable indicadora de valores faltantes

100 XP

Reemplaza los valores ausentes con la mediana

100 XP

Sustituir valores faltantes por un valor fijo

100 XP

Tratamiento de valores atípicos

50 XP

Influencia de los valores atípicos en los modelos predictivos

50 XP

Tratar valores atípicos con winsorización

100 XP

Tratar los valores atípicos con desviación estándar

100 XP

Transformaciones

50 XP

Interacciones

50 XP

Transformación de raíz cuadrada

100 XP

Añadir interacciones a la base table

100 XP

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Conceptos avanzados de la tabla base

En algunos casos, el objetivo o las variables varían mucho según la estación. Aprenderás a gestionar la estacionalidad añadiendo diferentes instantáneas a la tabla base.

Estacionalidad

50 XP

¿Hay estacionalidad o no?

50 XP

Detectar estacionalidad

100 XP

El efecto de la estacionalidad

100 XP

Usar múltiples instantáneas

50 XP

Valores del target

50 XP