Aggiungere variabili predittive

Analisi predittiva intermedia in Python

Nele Verbiest

Senior Data Scientist @PythonPredictions

Variabili predittive

  • Demografia:
    • Età
    • Genere
    • Luogo di residenza
  • Comportamento di spesa
  • Comportamento di visione
  • Utilizzo del prodotto
  • Comportamento di navigazione
  • Informazioni di pagamento
Analisi predittiva intermedia in Python

Variabili predittive conformi alla timeline (1)

Analisi predittiva intermedia in Python

Variabili predittive conformi alla timeline (2)

Analisi predittiva intermedia in Python

Aggiungere la lifetime

# Reference date
reference_date = datetime.date(2018,4,1)

# Add lifetime to the basetable basetable["lifetime"] = reference_date - basetable["member_since"] print(basetable.head())
donor_id member_since lifetime
1        2015-02-03   1153
2        2016-01-30   729
3        2016-02-23   768
Analisi predittiva intermedia in Python

Aggiungere il canale di contatto preferito (1)

donor_id start_valid_date end_valid_date  contact_channel
1        2014-02-03       2016-03-04      "phone"
1        2016-03-04       2016-05-08      "e-mail"
2        2016-02-23       2026-02-23      "e-mail"
reference_date = datetime.date(2018,4,1)

# Select lines compliant with reference data contact_channel_reference_date = living_places[ (contact_channel["start_valid_date"]<=reference_date) & (living_places["end_valid_date"]>reference_date)]
Analisi predittiva intermedia in Python

Aggiungere il canale di contatto preferito (2)

# Add contact channel place to the basetable
basetable = 
    pd.merge(
     basetable, 
     living_places_reference_date[["donor_ID","contact_channel"]],
     on="donor_ID"
    )
print(basetable.head())
donor_id contact_channel
1        "phone"
2        "phone"
3        "e-mail"
Analisi predittiva intermedia in Python

Esercitiamoci!

Analisi predittiva intermedia in Python

Preparing Video For Download...