MySQL データベースを予測と予測分析に使用するにはどうすればよいですか?

MySQL データベースを予測と予測分析に使用するにはどうすればよいですか?

概要:
予測と予測分析はデータ分析において重要な役割を果たします。広く使用されているリレーショナル データベース管理システムである MySQL は、予測および予測分析タスクにも使用できます。この記事では、予測と予測分析に MySQL を使用する方法を紹介し、関連するコード例を示します。

1. データの準備:
   まず、関連するデータを準備する必要があります。売上予測を行うには、売上データを含むテーブルが必要だとします。 MySQL では、次のステートメントを使用して単純な売上データ テーブルを作成できます:

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

次に、サンプル データをテーブルに挿入できます:

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. 売上予測線形回帰の使用:
   次に、線形回帰モデルを使用して売上データを予測します。 MySQL では、組み込みの線形回帰関数「LINEST」を使用してこれを実現できます。

まず、回帰モデルの係数と切片を保存するテーブルを作成する必要があります:

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

次に、次の SQL ステートメントを使用して線形回帰計算を実行し、結果を保存します テーブルに移動します:

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;

これで、線形回帰モデルの係数と切片が得られました。これらの値を使用して売上予測を立てることができます。たとえば、次の SQL ステートメントを使用して、特定の日の売上を予測できます:

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

3. 売上予測には時系列分析を使用します:
   多くの場合、売上データには時間的な性質があります。したがって、売上予測には時系列分析手法を使用するのが一般的です。 MySQL には、「AVG」(平均値)、「LAG」(時間差)、「LEAD」(時間進み) など、時系列分析用の組み込み関数がいくつか用意されています。

売上予測に移動平均法を使用するとします。次の SQL ステートメントを使用して、移動平均売上を計算できます:

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

4. 結論:
   この記事では、予測と予測分析に MySQL データベースを使用する方法を紹介しました。売上予測に線形回帰と時系列分析を使用する方法を示し、関連するコード例を示します。この内容がデータ分析タスクに役立つことを願っています。

参考:

• MySQL 公式ドキュメント: https://dev.mysql.com/doc/

以上がMySQL データベースを予測と予測分析に使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。