Визначення цільової змінної
Тут ви побудуєте зведену таблицю pandas, де рядки — це клієнти, стовпці — місяці виставлення рахунків, а значення — кількість рахунків. Ви використаєте значення за останній місяць як цільову змінну. Решта змінних можуть слугувати так званими лаговими ознаками в моделі. Ви їх не використовуватимете, але дуже радимо перевірити, чи додавання цих змінних покращить якість моделі порівняно з тим, що ви побачите в наступних вправах.
Бібліотеки pandas і numpy вже завантажені як pd та np відповідно. Набір даних online імпортовано для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для маркетингу в Python
Інструкції до вправи
- Побудуйте зведену таблицю за допомогою функції
pivot_table()з підрахунком рахунків. - Збережіть назву стовпця з даними продажів за листопад 2011 року як список.
- Збережіть цільове значення у змінній
Y.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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[___]