Tutoriel Django Prophet : Création d'un modèle de prévision des ventes basé sur des séries chronologiques

Tutoriel Django Prophet : Créer un modèle de prévision des ventes basé sur des séries chronologiques, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Introduction :
Ces dernières années, avec le développement rapide de la science des données et de l'apprentissage automatique, la prévision des séries chronologiques est devenue un outil important question pour de nombreuses entreprises et instituts de recherche des besoins importants. La prévision de séries chronologiques peut être utilisée dans divers domaines d'application, tels que la prévision des ventes, la prévision des stocks, etc. Cet article présentera une méthode basée sur Django et Prophet pour créer un modèle de prévision des ventes et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Introduction à Django
Django est un framework de développement Python hautes performances et riche en fonctionnalités. Il fournit un ensemble d'outils et de bibliothèques puissants pour aider les développeurs à créer rapidement des applications Web. Django possède une syntaxe élégante et de puissantes capacités d'exploitation de bases de données, ce qui en fait le framework préféré de nombreux développeurs.

2. Introduction à Prophet
Prophet est un outil de prévision de séries chronologiques open source développé par Facebook. Il utilise une méthode appelée « modèle additif » pour décomposer les données de séries chronologiques, qui décompose les données de séries chronologiques en composants de tendance, de saisonnalité et de vacances. Prophet fournit également une série de fonctions de prétraitement et d'outils de visualisation pour aider les utilisateurs à analyser et à prédire les données de séries chronologiques.

3. Installez Django et Prophet
Avant de commencer à utiliser Django et Prophet, nous devons d'abord les installer. Vous pouvez utiliser la commande pip pour installer ces deux bibliothèques :

pip install django
pip install pystan
pip install fbprophet

IV. Construire un modèle de prévision des ventes

1. Importer les bibliothèques et modules nécessaires :

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

2. Charger l'ensemble de données de ventes :

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

3. Prétraitement des données :

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

4. Créer et ajuster le modèle Prophet :

model = Prophet()
model.fit(sales_data)

5. Créer un cadre de données pour le temps futur :

future = model.make_future_dataframe(periods=365)

6. Effectuer des prévisions de ventes :

forecast = model.predict(future)

7. Visualiser les résultats des prévisions :

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

Le Le code ci-dessus est utilisé pour l'ensemble du processus de création d'un modèle de prévision des ventes avec Django et Prophet. Tout d’abord, nous avons importé les bibliothèques et modules nécessaires et chargé l’ensemble de données de vente. Nous avons ensuite prétraité les données, en convertissant les données de date au format heure et en convertissant les montants des ventes en virgule flottante. Ensuite, nous avons utilisé le modèle Prophet pour ajuster les données et créer un bloc de données pour le futur. Enfin, nous utilisons le modèle ajusté pour faire des prédictions et afficher les résultats de la prédiction via des outils de visualisation.
Résumé :

Cet article explique comment utiliser Django et Prophet pour créer un modèle de prévision des ventes basé sur des séries chronologiques et fournit des exemples de code spécifiques. En apprenant et en appliquant cette méthode, nous pouvons mieux prédire les ventes et fournir une référence importante dans le processus décisionnel. J'espère que cet article pourra vous aider à comprendre et à appliquer des modèles de prévision de séries chronologiques.


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