In questo capitolo imparerai a costruire le fondamenta della tua base table, ovvero la popolazione e il target.

La timeline della base table

Violazioni della timeline

Dati disponibili

Violazione della timeline

La popolazione

Seleziona la popolazione rilevante

Una popolazione conforme alla timeline

Rimozione di oggetti duplicati

Il target

Calcolare un target di evento

Calcola un target aggregato

Concetti fondamentali della base table

Imparerai ad aggiungere alla base table le variabili che puoi usare per prevedere il target.

Aggiungere variabili fisse

Selezionare il valore corretto

Aggiungere l'età

Aggiungere il segmento del donatore

Aggiungere il luogo di residenza

Aggiungere variabili aggregate

Selezionare la data appropriata

Valore massimo dell'anno scorso

Recency delle donazioni

Aggiungere evoluzioni

Rapporto tra la media dell'ultimo mese e quella dell'ultimo anno

Differenza assoluta tra due anni

Usare le variabili di evoluzione

Performance delle variabili di evoluzione

Significato dell’evoluzione

Creare variabili

Una volta derivate le variabili dai dati grezzi, è il momento di pulire i dati e prepararli al modeling. In questo capitolo vediamo i passaggi necessari per rendere i tuoi dati pronti per il modeling.

Creare variabili fittizie

Creare una dummy da una variabile con due categorie

Creare dummies da una variabile con molte categorie

Valori mancanti

Come sostituire i valori mancanti

Creare una variabile fittizia per i valori mancanti

Sostituisci i valori mancanti con il valore mediano

Sostituisci i valori mancanti con un valore fisso

Gestire i valori anomali

Influenza degli outlier sui modelli predittivi

Gestire gli outlier con la winsorizzazione

Gestire gli outlier con la deviazione standard

Trasformazioni

Interazioni

Trasformazione con radice quadrata

Aggiungere interazioni al basetable

Preparazione dei dati

In alcuni casi, il target o le variabili cambiano molto con le stagioni. Imparerai a gestire la stagionalità aggiungendo snapshot differenti alla base table.

Stagionalità

Stagionalità o no

Rilevare la stagionalità

L'effetto della stagionalità

Usare più snapshot

Valori del target

Calcolare i target degli snapshot

Calcolo di variabili aggregate

Sovrapporre le basetable

Il timegap

Eventi durante il timegap

Calcolare variabili aggregate con timegap

Aggiungere l'età con il timegap

Congratulazioni

Concetti avanzati della base table

Donor IDs

Basetable with countries and age

Basetable used in Ex 2.13

Living place of donors

Donations

Costruire buoni modelli è possibile solo se parti da una base table solida. In questo corso imparerai a costruire una buona base table, a creare variabili e a preparare i dati per il modeling. Concludiamo con argomenti avanzati sull’argomento.

Introduction to Predictive Analytics in Python

Impara a preparare e organizzare i dati per l'analisi predittiva con Python e concetti avanzati.

Analisi predittiva intermedia in Python

Scopri come preparare e organizzare i tuoi dati per l'analisi predittiva.

Stagionalità o no

Analisi predittiva intermedia in Python

esercizio interattivo pratico