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コース

Pythonで学ぶ中級予測分析

基礎スキルレベル

更新日 2024/08

予測分析に向けて、データの前処理と整理方法を学びます。

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PythonMachine Learning

4時間

15 ビデオ

56 演習

4,350 XP

6,514

修了証明書

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コース説明

良いモデルを作るには、まず適切なベーステーブルが必要です。本コースでは、堅実なベーステーブルの構築方法、変数の作成、モデリングに向けたデータ準備を学びます。最後に、このテーマに関する発展的なトピックも扱います。

前提条件

Introduction to Predictive Analytics in Python

1

Crucial base table concepts

In this chapter you will learn how to construct the foundations of your base table, namely the population and the target.

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

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2

Creating variables

You will learn how to add variables to the base table that you can use to predict the target.

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

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3

Data preparation

Once you derived variables from the raw data, it is time to clean the data and prepare it for modeling. In this Chapter we discuss the steps that need to be taken to make your data modeling-ready.

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

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4

Advanced base table concepts

In some cases, the target or variables change heavily with the seasons. You will learn how you can deal with seasonality by adding different snapshots to the base table.

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

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Pythonで学ぶ中級予測分析

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