Definování cílové proměnné
V tomto cvičení sestavíš pandas kontingenční tabulku, kde řádky představují zákazníky, sloupce odpovídají měsícům fakturace a hodnoty udávají počty faktur. Jako cílovou proměnnou použiješ hodnotu za poslední měsíc. Zbývající proměnné lze využít jako tzv. zpožděné příznaky modelu. V tomto cvičení je nepoužiješ, ale rozhodně doporučujeme vyzkoušet, jestli jejich přidání zlepší výkon modelu oproti výsledkům, které uvidíš v nadcházejících cvičeních.
Knihovny pandas a numpy jsou načteny jako pd a np. Dataset online je již naimportován.
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning for Marketing in Python
Pokyny k cvičení
- Pomocí funkce
pivot_table()vytvoř kontingenční tabulku s počty faktur. - Název sloupce s daty o prodeji za listopad 2011 ulož jako seznam.
- Cílovou hodnotu ulož jako
Y.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Build a pivot table counting invoices for each customer monthly
cust_month_tx = pd.___(data=online, values='___',
index=['___'], columns=['___'],
aggfunc=pd.Series.nunique, fill_value=0)
# Store November 2011 data column name as a list
target = ['2011-___']
# Store target value as `Y`
Y = cust_month_tx[___]