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

The target

Calculate an event target

Calculate an aggregated target

Crucial base table concepts

You will learn how to add variables to the base table that you can use to predict the 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

Creating variables

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

Data preparation

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

Advanced base table concepts

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

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Analisi predittiva intermedia in Python

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Selezionare il valore corretto

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