目的変数を定義する
ここでは、行に顧客、列に請求書の月、値に請求書の件数を置いた pandas のピボットテーブルを作成します。直近の月の値を目的変数として使用します。残りの変数は、モデルにおけるいわゆるラグ特徴量として使えます。本演習では使用しませんが、今後の演習で見る結果を超えてモデル性能が向上するか、これらの変数を追加してぜひ確認してみてください。
pandas と numpy ライブラリはそれぞれ pd と np として読み込まれています。online データセットはインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習
演習の手順
pivot_table()関数を使って、請求書の件数をカウントするピボットテーブルを作成します。- 2011年11月の売上データの列名をリストとして保存します。
- 目的変数を
Yに保存します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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[___]