Wie verwende ich die MySQL-Datenbank für Prognosen und prädiktive Analysen?

Wie verwende ich die MySQL-Datenbank für Vorhersagen und prädiktive Analysen?

Überblick:
Prognosen und Predictive Analytics spielen eine wichtige Rolle in der Datenanalyse. MySQL, ein weit verbreitetes relationales Datenbankverwaltungssystem, kann auch für Vorhersage- und prädiktive Analyseaufgaben verwendet werden. In diesem Artikel wird die Verwendung von MySQL für Vorhersagen und Vorhersageanalysen vorgestellt und relevante Codebeispiele bereitgestellt.

1. Datenvorbereitung:
   Zuerst müssen wir relevante Daten vorbereiten. Angenommen, wir möchten Verkaufsprognosen erstellen, benötigen wir eine Tabelle mit Verkaufsdaten. In MySQL können wir mit der folgenden Anweisung eine einfache Verkaufsdatentabelle erstellen:

CREATE TABLE sales (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    date DATE,
    product_name VARCHAR(255),
    quantity INT,
    price DECIMAL(10,2)
);

Als nächstes können wir einige Beispieldaten in die Tabelle einfügen:

INSERT INTO sales (date, product_name, quantity, price)
VALUES
    ('2020-01-01', 'product1', 100, 10.99),
    ('2020-01-02', 'product2', 200, 20.99),
    ('2020-01-03', 'product3', 300, 30.99),
    ('2020-01-04', 'product4', 400, 40.99),
    ('2020-01-05', 'product5', 500, 50.99);

2. Lineare Regression für Umsatzprognosen verwenden:
   Als nächstes führen wir eine lineare Regression durch Das Modell wird zur Prognose von Verkaufsdaten verwendet. In MySQL können wir dazu die integrierte lineare Regressionsfunktion „LINEST“ verwenden.

Zuerst müssen wir eine Tabelle erstellen, um die Koeffizienten und Achsenabschnitte des Regressionsmodells zu speichern:

CREATE TABLE sales_regression (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    coefficient DECIMAL(10,2),
    intercept DECIMAL(10,2)
);

Dann können wir die folgende SQL-Anweisung verwenden, um lineare Regressionsberechnungen durchzuführen und die Ergebnisse in der Tabelle zu speichern:

INSERT INTO sales_regression (coefficient, intercept)
SELECT
    (n * SUM(x * y) - SUM(x) * SUM(y)) / (n * SUM(x * x) - SUM(x) * SUM(x)),
    (SUM(y) - (n * SUM(x * y) - SUM(x) * SUM(y)) / (n * SUM(x * x) - SUM(x) * SUM(x)) * SUM(x)) / n
FROM (
    SELECT
        @row_number := @row_number + 1 AS n,
        quantity AS x,
        price AS y
    FROM
        sales, (SELECT @row_number := 0) AS t
    ORDER BY
        date
) AS t;

Jetzt haben wir die Koeffizienten und Achsenabschnitte des linearen Regressionsmodells erhalten. Anhand dieser Werte können wir Umsatzprognosen erstellen. Beispielsweise können wir die folgende SQL-Anweisung verwenden, um Verkäufe für einen bestimmten Tag vorherzusagen:

SELECT 
    '2020-01-06' AS date,
    coefficient * 600 + intercept AS predicted_sales
FROM
    sales_regression;

3. Zeitreihenanalyse zur Umsatzprognose verwenden:
   In vielen Fällen sind Verkaufsdaten zeitlicher Natur. Daher ist es üblich, Techniken der Zeitreihenanalyse für Umsatzprognosen zu verwenden. MySQL bietet einige integrierte Funktionen für die Zeitreihenanalyse, wie zum Beispiel „AVG“ (Durchschnittswert), „LAG“ (Zeitverzögerung) und „LEAD“ (Zeitvorlauf).

Angenommen, wir möchten die Methode des gleitenden Durchschnitts für die Umsatzprognose verwenden. Wir können den gleitenden Durchschnittsumsatz mithilfe der folgenden SQL-Anweisung berechnen:

SELECT
    date,
    AVG(price) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM
    sales;

4. Fazit:
   In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie Sie die MySQL-Datenbank für Prognosen und prädiktive Analysen verwenden. Wir zeigen, wie man lineare Regression und Zeitreihenanalyse für Umsatzprognosen verwendet, und stellen relevante Codebeispiele bereit. Ich hoffe, dass dieser Inhalt Ihnen bei Ihren Datenanalyseaufgaben hilfreich sein wird.

Referenz:

• Offizielle MySQL-Dokumentation: https://dev.mysql.com/doc/

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