Django Prophetに基づくユーザー購買行動予測モデルの構築と最適化

Django Prophet に基づくユーザー購買行動予測モデルの構築とチューニング

はじめに:

電子商取引の急速な発展に伴い、ユーザーを理解する購買行動は、企業が売上収益を増やすための鍵となっています。ユーザーの購買行動を正確に予測することは、企業がマーケティング戦略を最適化し、ユーザー維持率とコンバージョン率を向上させるのに役立ちます。この記事では、Django Prophet に基づいてユーザーの購買行動予測モデルを構築および調整する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. 環境の準備
   まず、Django ライブラリと Prophet ライブラリをインストールする必要があります。次のコマンドを使用してインストールできます。

pip install Django
pip install fbprophet

2. データ準備
   予測モデルを構築する前に、モデルをトレーニングするためのデータを準備する必要があります。通常、次の情報を含むデータベース テーブルが必要です。

• ユーザー ID: 各ユーザーを識別する一意の ID。
• 購入時刻: ユーザーが製品を購入した日時。
• 購入金額: ユーザーによる各購入の金額。

Django の ORM 関数を使用してデータベース テーブルを作成し、対応するデータをテーブルにインポートできます。

3. モデルの構築
   Django Prophet ライブラリを使用して予測モデルを構築するプロセスは次のとおりです:

from fbprophet import Prophet

def build_model():
    # 从数据库中获取所有用户的购买数据
    purchases = Purchase.objects.all()

    # 为Prophet模型准备数据
    data = []
    for purchase in purchases:
        data.append({'ds': purchase.purchase_time, 'y': purchase.purchase_amount})

    # 创建Prophet模型实例
    model = Prophet()

    # 训练模型
    model.fit(data)

    return model

上記のコードでは、最初にユーザーのデータベースからデータを購入し、リストに保存します。次に、Prophet モデルのインスタンスを作成し、fit メソッドを使用してモデルをトレーニングしました。最後に、トレーニングされたモデル インスタンスを返します。

4. モデルの評価と調整
   モデルを構築した後、モデルを評価し、調整する必要があります。以下は、Django Prophet に基づくモデルの評価および調整プロセスのサンプル コードです。

def evaluate_model(model):
    # 从数据库中获取所有用户的购买数据
    purchases = Purchase.objects.all()

    # 为Prophet模型准备数据
    data = []
    for purchase in purchases:
        data.append({'ds': purchase.purchase_time, 'y': purchase.purchase_amount})

    # 模型评估
    future = model.make_future_dataframe(periods=365)  # 预测未来一年的数据
    forecast = model.predict(future)

    # 计算误差
    forecast = forecast[['ds', 'yhat']]
    forecast.columns = ['ds', 'y']
    errors = forecast.set_index('ds').subtract(data.set_index('ds'))

    return errors

def tune_model(model):
    # 对模型进行调优
    model.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)  # 添加月度周期
    model.add_seasonality(name='weekly', period=7, fourier_order=3)  # 添加周度周期
    model.fit(data)

    return model

上記のコードでは、まずユーザーの購入データをデータベースから取得し、リストに保存します。次に、モデルの make_future_dataframe メソッドを使用して 1 年後の日付を生成し、predict メソッドを使用して将来の購買行動を予測します。また、予測値と実際の値の差を計算することでモデルの誤差も評価します。

モデル調整のプロセスでは、モデルの精度を向上させるためにさまざまな季節パラメーターを試すことができます。上記のコードでは、購入行動の季節性をより適切に把握するために、add_seasonality メソッドを呼び出して月次期間と週次期間を追加しました。

結論:

この記事では、Django Prophet に基づいてユーザーの購買行動予測モデルを構築および調整する方法を紹介します。 Django の ORM 機能を使用してユーザーの購入データを取得し、Prophet ライブラリを使用してモデルのトレーニングと評価を行うことで、企業はユーザーの購入行動をより正確に予測し、マーケティング戦略を最適化することができます。

以上がDjango Prophetに基づくユーザー購買行動予測モデルの構築と最適化の詳細内容です。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。