Dòng thời gian của basetable

Phân tích dự đoán nâng cao với Python

Nele Verbiest Ph. D.

Senior Data Scientist @PythonPredictions

Quy trình xây dựng mô hình dự đoán

Nền tảng phân tích dự đoán I:

Xây dựng mô hình dự đoán
Đánh giá mô hình dự đoán
Trình bày mô hình cho bên liên quan kinh doanh

Nền tảng phân tích dự đoán II:

Xây dựng basetable

Basetable (1)

Basetable (2)

Basetable (3)

Basetable (4)

Dòng thời gian (1)

Dòng thời gian (2)

Dòng thời gian (3)

Dòng thời gian (4)

Dựng lại lịch sử (1)

Dựng lại lịch sử (2)

Dựng lại lịch sử (3)

Chọn dữ liệu liên quan trong 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]

Cùng luyện tập nào!

Phân tích dự đoán nâng cao với Python