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강의

Python 중급 예측 분석

기초기술 수준

업데이트됨 2024. 8.

예측 분석을 위해 데이터를 준비하고 구성하는 방법을 알아보세요.

무료로 강의 시작

PythonMachine Learning

4시간

15 동영상

56 연습 문제

4,350 XP

6,514

성취 증명서

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강의 설명

좋은 모델을 만들려면 출발점이 되는 베이스 테이블이 탄탄해야 합니다. 이 강의에서는 견고한 베이스 테이블을 구성하고, 변수를 생성하며, 모델링을 위한 데이터 준비 방법을 배웁니다. 마지막에는 관련 고급 주제도 다룹니다.

선수 조건

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

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

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

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

Python 중급 예측 분석

강의
완료

수료증 획득

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