Django Prophet-Tutorial: Erstellen eines zeitreihenbasierten Verkaufsprognosemodells

Django Prophet Tutorial: Erstellen eines zeitreihenbasierten Verkaufsprognosemodells, spezifische Codebeispiele sind erforderlich

Einführung:
In den letzten Jahren ist die Zeitreihenprognose mit der rasanten Entwicklung der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens zu einem wichtigen Thema geworden ein für viele Unternehmen und Forschungseinrichtungen wichtiges Anliegen. Zeitreihenprognosen können in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, wie z. B. Umsatzprognosen, Bestandsprognosen usw. In diesem Artikel wird eine auf Django und Prophet basierende Methode zum Erstellen eines Verkaufsprognosemodells vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Einführung in Django
Django ist ein leistungsstarkes und funktionsreiches Python-Entwicklungsframework. Es bietet eine Reihe leistungsstarker Tools und Bibliotheken, die Entwicklern beim schnellen Erstellen von Webanwendungen helfen. Django verfügt über eine elegante Syntax und leistungsstarke Datenbankbetriebsfunktionen, was es für viele Entwickler zum bevorzugten Framework macht.

2. Einführung in Prophet
Prophet ist ein von Facebook entwickeltes Open-Source-Zeitreihen-Prognosetool. Es verwendet einen als additives Modell bezeichneten Ansatz, um Zeitreihendaten in Komponenten wie Trend, Saisonalität und Feiertage zu zerlegen. Prophet bietet außerdem eine Reihe von Vorverarbeitungsfunktionen und Visualisierungstools, um Benutzern bei der Analyse und Vorhersage von Zeitreihendaten zu helfen.

3. Installieren Sie Django und Prophet
Bevor wir Django und Prophet verwenden, müssen wir sie zuerst installieren. Sie können den Befehl pip verwenden, um diese beiden Bibliotheken zu installieren:

pip install django
pip install pystan
pip install fbprophet

IV. Erstellen Sie ein Verkaufsprognosemodell.

1. Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken und Module:

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

2. Laden Sie den Verkaufsdatensatz:

sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

3. Datenvorverarbeitung :

sales_data['ds'] = pd.to_datetime(sales_data['ds'])
sales_data['y'] = sales_data['y'].astype(float)

4. Erstellen und passen Sie das Prophet-Modell an:

model = Prophet()
model.fit(sales_data)

5. Erstellen Sie einen Datenrahmen für die Zukunft:

future = model.make_future_dataframe(periods=365)

6. Verkaufsprognose durchführen:

forecast = model.predict(future)

7. Prognoseergebnisse visualisieren :

model.plot(forecast, xlabel='Date', ylabel='Sales')
model.plot_components(forecast)

Die Der obige Code wird für den gesamten Prozess der Erstellung eines Verkaufsprognosemodells mit Django und Prophet verwendet. Zuerst haben wir die notwendigen Bibliotheken und Module importiert und den Verkaufsdatensatz geladen. Anschließend haben wir die Daten vorverarbeitet, die Datumsdaten in das Zeitformat konvertiert und die Verkaufsbeträge in Gleitkommazahlen umgewandelt. Als nächstes verwendeten wir das Prophet-Modell, um die Daten anzupassen und einen Datenrahmen für die Zukunft zu erstellen. Schließlich verwenden wir das angepasste Modell, um Vorhersagen zu treffen und die Vorhersageergebnisse mithilfe von Visualisierungstools anzuzeigen.

Zusammenfassung:
Dieser Artikel stellt vor, wie man mit Django und Prophet ein zeitreihenbasiertes Verkaufsprognosemodell erstellt, und stellt spezifische Codebeispiele bereit. Durch das Erlernen und Anwenden dieser Methode können wir Verkäufe besser vorhersagen und eine wichtige Referenz im Entscheidungsprozess liefern. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, Zeitreihenprognosemodelle zu verstehen und anzuwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDjango Prophet-Tutorial: Erstellen eines zeitreihenbasierten Verkaufsprognosemodells. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!