Création et réglage d'un modèle de prévision des ventes basé sur Django Prophet

La création et le réglage d'un modèle de prévision des ventes basé sur Django Prophet nécessitent des exemples de code spécifiques

Introduction :
Dans les entreprises modernes, la prévision des ventes a toujours été une tâche très importante. Des prévisions de ventes précises peuvent aider les entreprises à prendre efficacement des décisions telles que la gestion des stocks, l'allocation des ressources et la planification du marché, améliorant ainsi la compétitivité et la rentabilité de l'entreprise. Les méthodes traditionnelles de prévision des ventes nécessitent souvent de nombreuses connaissances statistiques et mathématiques et sont moins efficaces. Cependant, avec le développement du machine learning et de la science des données, l’application de modèles prédictifs devient de plus en plus courante dans la prévision des ventes.

Cet article expliquera comment créer et régler un modèle de prévision des ventes basé sur Django Prophet, et fournira des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer cette technologie.

1. Introduction à Django Prophet
Django Prophet est une bibliothèque Python développée par Facebook pour la prédiction de séries chronologiques. Il est basé sur le « modèle spatial à états variables » statistique et utilise la méthode d'ajustement du modèle bayésien pour prédire les séries chronologiques futures, et présente une flexibilité et une précision élevées. Dans la prévision des ventes, Django Prophet peut être utilisé pour analyser et prédire les tendances des ventes, les changements saisonniers, les effets des vacances, etc., fournissant ainsi un soutien solide à la prise de décision de l'entreprise.

2. Créer un modèle de prévision des ventes
Voici les étapes et des exemples de code pour créer un modèle de prévision des ventes basé sur Django Prophet :

1. Importer la bibliothèque

   from prophet import Prophet

2. Importer et organiser les données

   import pandas as pd
   
   # 导入销售数据
   sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')
   sales_data['ds'] = pd.to_datetime(sales_data['ds'])
   
   # 创建Prophet模型
   model = Prophet()
   
   # 设置Prophet模型的参数和节假日效应
   model.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)
   model.add_country_holidays(country_name='US')

3. Fit le modèle

   model.fit(sales_data)

4. Prévoir les ventes futures

   future = model.make_future_dataframe(periods=365)
   forecast = model.predict(future)

Le code ci-dessus importera les données de vente, convertira le format de date au format requis par Prophet, créera un modèle Prophet et définira les paramètres et les effets de vacances du modèle. Ensuite, des prédictions sont faites en ajustant le modèle et en appelant la fonction make_future_dataframe()函数来生成未来一年的时间序列，并使用predict().

3. Réglage du modèle
Afin d'améliorer la précision de prédiction du modèle, nous pouvons régler le modèle en ajustant les paramètres du modèle et les effets de vacances. Voici quelques méthodes de réglage et exemples de code couramment utilisés :

1. Ajuster pour les changements saisonniers

   model.add_seasonality(name='quarterly', period=365.25/4, fourier_order=10)

2. Ajuster pour les effets de vacances

   model.add_country_holidays(country_name='US')
   model.add_country_holidays(country_name='US', years=[2018, 2019])

3. Ajuster les hyperparamètres du modèle

   model = Prophet(growth='linear', seasonality_mode='multiplicative')

L'exemple de code ci-dessus montre comment augmenter les changements saisonniers, les effets de vacances spécifiques et l'ajustement des hyperparamètres du modèle pour améliorer la précision du modèle.

Conclusion :
Cet article présente la méthode de création et de réglage d'un modèle de prévision des ventes basé sur Django Prophet et fournit des exemples de code spécifiques. En utilisant Django Prophet, les entreprises peuvent prédire avec plus de précision les tendances des ventes et les changements saisonniers, offrant ainsi un soutien solide à la prise de décision de l'entreprise. Les lecteurs peuvent utiliser ces méthodes et exemples de codes de manière flexible en fonction de leurs propres besoins pour créer et ajuster des modèles de prévision des ventes dans des applications pratiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!