سبق 1ਆਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਤੇ ਇੰਸਪੈਕਟ ਕਰਨਾ: ਰੀਡਰ, ਡੇਟਾ.ਟੇਬਲ, ਤੇ ਰੀਡ.ਸੀਐੱਸਵੀ ਬੈਸਟ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸਿਜ਼; ਟਾਈਪ ਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾਆਰ ਵਿੱਚ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਕਾਰਗਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇੰਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਰੀਡਰ, ਡੇਟਾ.ਟੇਬਲ, ਤੇ ਬੇਸ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖੋ, ਕਾਲਮ ਟਾਈਪ ਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰੋ, ਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲ ਐਕਸਪਲੋਰੇਟਰੀ ਚੈੱਕ ਕਰੋ।
Importing CSVs with readr and data.tableSetting column types and parsing datesInspecting structure with str(), glimpse(), summary()Detecting parsing problems and encoding issuesSampling large tables for quick inspectionسبق 2ਔਟਲਾਈਅਰ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਤੇ ਕੋਰੈਕਸ਼ਨ: ਯੂਨੀਵੇਰੀਏਟ ਤੇ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਵਿਧੀਆਂ, ਵਿਨਸੋਰਾਈਜ਼ਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ, ਤੇ ਆਰ ਕੋਡ (ਡੀਪਲਾਈਰ, ਮੈਗ੍ਰਿਟਰ, ਰੋਬੱਸਟਬੇਸ)ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਔਟਲਾਈਅਰ ਨੂੰ ਯੂਨੀਵੇਰੀਏਟ ਤੇ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲ ਓਪਣੀਆਂ ਤੇ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ, ਵਿਨਸੋਰਾਈਜ਼ਿੰਗ ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਤੇ ਡੀਪਲਾਈਰ, ਮੈਗ੍ਰਿਟਰ, ਤੇ ਰੋਬੱਸਟਬੇਸ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਆਰ ਵਿੱਚ ਰੋਬੱਸਟ ਵਰਕਫਲੋ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ ਕਰੋ।
Univariate outlier rules and boxplotsMultivariate outliers and robust distanceWinsorizing extreme values in RLog and power transforms for heavy tailsUsing robustbase for robust statisticsسبق 3ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਫੀਚਰ ਤੇ ਟੈਂਪੋਰਲ ਵੇਰੀਏਬਲਸ: ਸਾਈਨਅੱਪ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਹੀਨੇ, ਟੈਨਿਓਰ ਬਕਟਸ, ਨਵੀਕਰਨ ਪੈਟਰਨ, ਭੁਗਤਾਨ ਵਿਧੀ ਫਲੈਗਸਾਈਨਅੱਪ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਹੀਨੇ, ਟੈਨਿਓਰ ਬਕਟਸ, ਨਵੀਕਰਨ ਪੈਟਰਨ, ਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਵਿਧੀ ਫਲੈਗ ਵਰਗੇ ਟੈਂਪੋਰਲ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਫੀਚਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ, ਤੇ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਚِਰਨ ਤੇ ਐਲਟੀਵੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਆਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਗਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
Computing months since signup in RCreating tenure buckets and cohortsModeling renewal and churn cyclesPayment method flags and stabilityAligning temporal features to prediction dateسبق 4ਗੁੰਮ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ: ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, MCAR/MAR/MNAR ਵਿਚਾਰ, ਇੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਹਲ (ਮੀਨ/ਮੋਡ, ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਇੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ, ਮਾਈਸ) ਤੇ ਆਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂਗੁੰਮ ਡੇਟਾ ਪੈਟਰਨ ਨਿਰਣਾਇ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਐਕਸਪਲੋਰ ਕਰੋ, MCAR, MAR, ਤੇ MNAR ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ, ਤੇ ਆਰ ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ ਇੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਹਲ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ ਕਰੋ, ਮੀਨ, ਮੋਡ, ਤੇ ਮਾਈਸ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਵਿਧੀਆਂ ਸਮੇਤ।
Visualizing missingness patterns in RMCAR, MAR, MNAR: concepts and testsSimple mean, median, and mode imputationPredictive imputation with mice packageHandling missing categorical and date fieldsسبق 5ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ ਡਿਰਾਈਵਡ ਫੀਚਰ: ਸੈਸ਼ਨ-ਬੇਸਡ ਐਗਰੀਗੇਟਸ, ਰੀਸੈਂਸੀ-ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ-ਡਿਊਰੇਸ਼ਨ ਫੀਚਰ (ਉਦਾ., ਹਫ਼ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਔਸਤ ਸੈਸ਼ਨ, ਆਖਰੀ ਲੌਗਇਨ ਤੋਂ ਦਿਨ)ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ ਡਿਰਾਈਵਡ ਫੀਚਰ ਬਣਾਓ ਸੈਸ਼ਨ ਲੌਗ ਐਗਰੀਗੇਟ ਕਰਕੇ, ਰੀਸੈਂਸੀ, ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ, ਤੇ ਡਿਊਰੇਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਗਣ ਕੇ, ਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਐਕਟਿਵਿਟੀ ਜਿਵੇਂ ਹਫ਼ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਔਸਤ ਸੈਸ਼ਨ ਤੇ ਆਖਰੀ ਲੌਗਇਨ ਤੋਂ ਦਿਨ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ।
Aggregating sessions by user and periodRecency, frequency, and duration metricsAverage sessions per week and per monthDays since last login and last purchaseRolling windows and trailing activityسبق 6ਵਿਹਾਰਕ ਐਗਰੀਗੇਸ਼ਨ: ਫੀਚਰ-ਵਰਤੋਂ ਅਨੁਪਾਤ, ਦਿਨ ਦੇ ਸਮੇਂ/ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਸੰਖੇਪ, ਐਂਗੇਜ਼ਮੈਂਟ ਡਿਕੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਵਿਹਾਰਕ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਕੰਪੈਕਟ ਫੀਚਰਾਂ ਵਿੱਚ ਐਗਰੀਗੇਟ ਕਰੋ, ਫੀਚਰ-ਵਰਤੋਂ ਅਨੁਪਾਤ, ਦਿਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਤੇ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਦਿਨ ਸੰਖੇਪ, ਤੇ ਐਂਗੇਜ਼ਮੈਂਟ ਡਿਕੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਮੇਤ ਜੋ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਯੂਜ਼ਰ ਐਕਟਿਵਿਟੀ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਫੜਦੇ ਹਨ।
Feature usage counts and ratiosTime-of-day and day-of-week patternsSession length and depth indicatorsEngagement decay and half-life metricsStability and volatility of behaviorسبق 7ਕੈਟੈਗੋਰੀਕਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਐਨਕੋਡ ਕਰਨਾ: ਵਨ-ਹੌਟ, ਔਰਡੀਨਲ ਐਨਕੋਡਿੰਗ, ਸਮੂਥਿੰਗ ਨਾਲ ਟਾਰਗੇਟ ਐਨਕੋਡਿੰਗ, ਤੇ ਆਰ ਵਿੱਚ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ (ਕਾਇਰਟ, ਵੀਟ੍ਰੀਟ)ਆਰ ਵਿੱਚ ਕੈਟੈਗੋਰੀਕਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਐਨਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਮਾਸਟਰ ਕਰੋ ਵਨ-ਹੌਟ, ਔਰਡੀਨਲ, ਤੇ ਸਮੂਥਿੰਗ ਨਾਲ ਟਾਰਗੇਟ ਐਨਕੋਡਿੰਗ ਵਰਤ ਕੇ, ਤੇ ਕਾਇਰਟ, ਵੀਟ੍ਰੀਟ, ਤੇ ਬੇਸ ਆਰ ਨਾਲ ਇਹ ਐਨਕੋਡਿੰਗ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੀਕੇਜ ਤੋਂ ਬਚੋ।
One-hot and dummy encoding in ROrdinal encoding for ordered factorsTarget encoding with smoothing logicUsing vtreat for safe encodingsAvoiding leakage in encoding stepsسبق 8ਫੀਚਰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ: ਨੌਰਮਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਵਿਕ੍ਰਿਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਲਈ ਲੌਗ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ, ਆਰ ਵਿੱਚ ਬਾਕਸ-ਕੌਕਸਆਰ ਵਿੱਚ ਫੀਚਰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਨੌਰਮਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਵਿਕ੍ਰਿਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਲਈ ਲੌਗ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ, ਤੇ ਬਾਕਸ-ਕੌਕਸ ਜਾਂ ਯੀਓ-ਜੌਹਨਸਨ ਵਿਧੀਆਂ, ਵੇਰੀਐਂਸ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਤੇ ਮਾਡਲ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਵਧਾਉਣ ਲਈ।
When to scale features and why it mattersCentering and standardization in RMin–max and robust scaling approachesLog transforms for skewed predictorsBox–Cox and Yeo–Johnson in caretسبق 9ਡੇਟਾ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਤੇ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ: ਅਸੰਭਵ ਮੁੱਲ ਡਿਟੈਕਟ ਕਰਨਾ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਯੂਜ਼ਰ, ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਇਕਸਾਰਤਾਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸੰਭਵ ਜਾਂ ਅਸੰਗਤ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਟੈਕਟ ਕਰਨਾ ਸਮਝੋ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਯੂਜ਼ਰ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰੋ, ਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਲੌਜਿਕ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਰਹਿਣ।
Range checks for numeric and date fieldsDetecting impossible category combinationsFinding and resolving duplicate user recordsChecking timestamp order and overlapsLogging and reporting validation issues