基表时间线

Python 预测分析进阶

Nele Verbiest Ph. D.

Senior Data Scientist @PythonPredictions

预测建模流程

预测分析基础 I:

  • 构建预测模型
  • 评估预测模型
  • 向业务相关方展示预测模型

预测分析基础 II:

  • 构建基表
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基表(1)

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重建历史(1)

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重建历史(3)

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在 Python 中选择相关数据

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]
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让我们来练习!

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