予測変数の追加

Pythonで学ぶ中級予測分析

Nele Verbiest

Senior Data Scientist @PythonPredictions

予測変数

  • デモグラフィクス:
    • 年齢
    • 性別
    • 居住地
  • 購買行動
  • 視聴行動
  • 製品利用
  • 閲覧行動
  • 支払情報
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タイムライン準拠の予測変数 (1)

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タイムライン準拠の予測変数 (2)

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ライフタイムの追加

# 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
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優先連絡チャネルの追加 (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)]
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優先連絡チャネルの追加 (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"
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練習しましょう!

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