Dans ce chapitre, vous apprendrez à construire les fondations de votre table de base, soit la population et la cible.

La ligne du temps de la table de base

Infractions à la ligne du temps

Données disponibles

Violation de l'échéancier

La population

Sélectionner la population pertinente

Une population conforme à la ligne du temps

Retirer les objets en double

La cible

Calculer une cible d'événement

Calculer une cible agrégée

Concepts essentiels de la table de base

Vous apprendrez à ajouter à la table de base des variables que vous pourrez utiliser pour prédire la cible.

Ajout de variables fixes

Choisir la bonne valeur

Ajouter l'âge

Ajouter le segment du donateur

Ajout du lieu de résidence

Ajouter des variables agrégées

Choisir la bonne date

Montant maximal l'an dernier

Récence des dons

Ajouter des évolutions

Ratio entre la moyenne du dernier mois et celle de l'an dernier

Différence absolue entre deux années

Utiliser les variables d'évolution

Performance des variables d'évolution

Sens de l'évolution

Création de variables

Une fois les variables dérivées des données brutes, il est temps de nettoyer les données et de les préparer pour la modélisation. Dans ce chapitre, nous abordons les étapes nécessaires pour rendre vos données prêtes à la modélisation.

Créer des variables indicatrices

Créer une indicatrice à partir d'une variable à deux catégories

Créer des variables indicatrices à partir d'une variable à nombreuses catégories

Valeurs manquantes

Comment remplacer les valeurs manquantes

Créer une indicatrice de valeur manquante

Remplacer les valeurs manquantes par la valeur médiane

Remplacer les valeurs manquantes par une valeur fixe

Traitement des valeurs aberrantes

Influence des valeurs aberrantes sur les modèles prédictifs

Traiter les valeurs aberrantes par winsorisation

Gérer les valeurs aberrantes avec l'écart-type

Transformations

Interactions

Transformation par racine carrée

Ajouter des interactions au basetable

Préparation des données

Dans certains cas, la cible ou les variables varient fortement selon les saisons. Vous apprendrez à gérer la saisonnalité en ajoutant différentes vues instantanées à la table de base.

Saisonnalité

Saisonnier ou non

Détecter la saisonnalité

L'effet de la saisonnalité

Utiliser plusieurs instantanés

Valeurs cibles

Calcul du ciblage par instantané

Calcul des variables agrégées

Empiler des tables de base

L'intervalle de temps

Événements pendant le « timegap »

Calculer des variables agrégées avec un écart temporel

Ajouter l'âge avec un intervalle temporel

Félicitations

Concepts avancés de la table de base

Donations

Basetable with countries and age

Living place of donors

Donor IDs

Basetable used in Ex 2.13

La création de bons modèles n'est possible que si vous partez d'une table de base solide. Dans ce cours, vous apprendrez à construire une table de base de qualité, à créer des variables et à préparer vos données pour la modélisation. Nous terminerons par des sujets avancés sur la question.

Introduction to Predictive Analytics in Python

Apprenez à préparer et organiser vos données pour l'analyse prédictive avec Python.

Analytique prédictive intermédiaire en Python

Apprenez à préparer et organiser vos données pour l’analytique prédictive.

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