Phát hiện tính thời vụ (seasonality)
Giả sử bạn muốn dự đoán liệu một nhà hảo tâm tiềm năng có quyên góp trong tháng tới hay không. Là các biến dự báo, bạn muốn đưa vào các biến như số tiền tặng trung bình, lớn nhất và nhỏ nhất của tháng trước.
Bạn có một pandas dataframe gifts chứa tất cả các khoản quyên góp thực hiện trong năm 2017. Hãy kiểm tra tính thời vụ trong dữ liệu quyên góp, để biết liệu bạn có nên tính đến tính thời vụ khi xây dựng bảng cơ sở hay không.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dự đoán nâng cao với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính cho mỗi "month" số tiền tặng trung bình của tất cả nhà hảo tâm.
- Tính cho mỗi "month" số lượng khoản quyên góp của tất cả nhà hảo tâm.
- Tính cho mỗi "month" số tiền tặng trung vị của tất cả nhà hảo tâm.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate the mean amount donated per month
mean_per_month = gifts.____("month")["amount"].____().reset_index()
print(mean_per_month)
# Calculate the number of donations per month
number_per_month = ____.____("month").____().reset_index()
print(number_per_month)
# Calculate the median amount donated per month
median_per_month = ____.____("____")["____"].____().reset_index()
print(median_per_month)