我是机器学习的新手。因此,如果问题不够聪明,请提前道歉。
我刚刚学完了线性回归。现在,我想将我的技能应用于一个示例电子商务数据。例如,我有一个客户在特定网站上的购买历史记录,如下所示:
Date product amount
2016-12-01 A 300
2016-16-01 B 500
2016-01-02 C 400
..............................
..............................
现在我可以通过拟合时间序列回归模型来预
我试图准备一个CSV文件从我们的postgres数据库和导入到R做一些机器学习/推理分析。
目标:为每个客户(唯一ID)和每个日期(例如,2017-11-10)创建一个记录表,对于购买事件有一个表,对于没有购买事件,则为0。
我从generate_series开始:
SELECT
date(dd) as date,
c.id,
CASE WHEN pt.customer_id is not null then 1 else 0 end as customer_made_purchase
FROM generate_series ('2017-10-01'::dat