Ana içeriğe atla

Kurs

Python ile Orta Düzey Öngörüsel Analitik

TemelBeceri Seviyesi

Güncel 08.2024

Tahmine dayalı analitik için verilerinizi nasıl hazırlayıp düzenleyeceğinizi öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonMachine Learning

4 sa

15 video

56 Egzersiz

4,350 XP

6,520

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

İyi modeller kurmak, yalnızca iyi bir temel tabloyla başlarsa başarılı olur. Bu kursta iyi bir temel tabloyu nasıl oluşturacağını, değişkenler yaratmayı ve verini modellemeye hazırlamayı öğreneceksin. Konuyu ileri düzey başlıklarla tamamlıyoruz.

Önkoşullar

Introduction to Predictive Analytics in Python

1

Kritik temel tablo kavramları

Bu bölümde temel tablonun yapı taşları olan popülasyon ve hedefi nasıl oluşturacağını öğreneceksin.

Temel tablo zaman çizelgesi

Zaman çizelgesi ihlalleri

Mevcut veriler

Zaman çizelgesi ihlali

İlgili popülasyonu seç

Zaman çizelgesine uygun bir popülasyon

Yinelenen nesnelerin kaldırılması

Bir etkinlik hedefi hesapla

Toplanmış bir hedefi hesapla

Bölümü Başlat

2

Değişken oluşturma

Hedefi öngörmek için kullanabileceğin değişkenleri temel tabloya nasıl ekleyeceğini öğreneceksin.

Sabit değişkenler ekleme

Doğru değeri seçme

Yaş ekleme

Bağışçı segmentini ekleme

Yaşam yerini ekleme

Toplanmış değişkenler ekleme

Uygun tarihi seçme

Geçen yılın maksimum değeri

Bağışların güncelliği (recency)

Evrimleri ekleme

Geçen ay ve geçen yıl ortalamasının oranı

İki yıl arasındaki mutlak fark

Evrim değişkenlerini kullanma

Evrim değişkenlerinin performansı

Evrimin anlamı

Bölümü Başlat

3

Veri hazırlığı

Ham veriden değişkenler türettikten sonra, veriyi temizleyip modellemeye hazırlama zamanı gelir. Bu bölümde verini modele hazır hale getirmek için atılması gereken adımları tartışıyoruz.

Sahte değişkenler oluşturma

İki kategorili bir değişkenden dummy oluşturma

Çok kategorili bir değişkenden kukla değişkenler oluşturma

Eksik değerler

Eksik değerler nasıl değiştirilir

Eksik değer kuklası (dummy) oluşturma

Eksik değerleri medyan değerle değiştir

Eksik değerleri sabit bir değerle değiştir

Aykırı değerlerle başa çıkma

Aykırı değerlerin kestirim modellerine etkisi

Aykırı değerleri winsorization ile ele al

Aykırı değerleri standart sapma ile ele al

Dönüşümler

Etkileşimler

Karekök dönüşümü

Basetable'a etkileşimler ekleme

Bölümü Başlat

4

İleri düzey temel tablo kavramları

Bazı durumlarda hedef veya değişkenler mevsimlere göre büyük değişim gösterir. Temel tabloya farklı anlık görüntüler ekleyerek mevsimselliği nasıl ele alabileceğini öğreneceksin.

Mevsimsellik

Mevsimsellik var mı yok mu

Mevsimselliği tespit etme

Mevsimselliğin etkisi

Birden çok anlık görüntü kullanma

Hedef değerler

Anlık görüntü hedeflerini hesaplama

Toplanmış değişkenleri hesaplama

Basetable'ları istiflemek

Zaman aralığı

Timegap sırasında gerçekleşen olaylar

Zaman aralığıyla toplulaştırılmış değişkenleri hesaplama

Zaman aralığıyla yaş ekleme

Bölümü Başlat

Python ile Orta Düzey Öngörüsel Analitik

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Orta Düzey Öngörüsel Analitik eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.