A linha do tempo da basetable

Análise Preditiva Intermediária em Python

Nele Verbiest Ph. D.

Senior Data Scientist @PythonPredictions

O processo de modelagem preditiva

Fundamentos de analytics preditiva I:

Construir modelos preditivos
Avaliar modelos preditivos
Apresentar modelos preditivos às partes interessadas do negócio

Fundamentos de analytics preditiva II:

Construir a basetable

A basetable (1)

A basetable (2)

A basetable (3)

A basetable (4)

A linha do tempo (1)

A linha do tempo (2)

A linha do tempo (3)

A linha do tempo (4)

Reconstruindo o histórico (1)

Reconstruindo o histórico (2)

Reconstruindo o histórico (3)

Selecionando dados relevantes em Python

import pandas as pd
gifts = pd.read_csv("gifts.csv")
gifts["date"] = pd.to_datetime(gifts["date"])
print(gifts.head())

   id       date  amount
0   1 2015-10-16    75.0
1   1 2014-02-11   111.0
2   1 2012-03-28    93.0
3   1 2013-12-13   113.0
4   1 2012-01-10    93.0

start_target = datetime(year = 2018, month = 5, day = 1)
end_target = datetime(year = 2018, month = 8, day = 1)

gifts_target = gifts[(gifts["date"]>=start_target) & (gifts["date"]<end_target)]

gifts_pred_variables = gifts[(gifts["date"]<start_target]

Vamos praticar!

Análise Preditiva Intermediária em Python