PHP를 사용한 상품 재고 예측을 위한 알고리즘 및 모델

상품 재고 예측을 위한 PHP 알고리즘 및 모델

1. 소개
   상품 재고 예측은 알고리즘과 모델을 통해 상품의 판매 및 재고 수준을 예측하는 것을 의미하므로 공급망 관리자가 구매 계획 및 계획 수립과 같은 해당 결정을 내릴 수 있습니다. 재고 조정. 실제 비즈니스에서 상품 재고의 정확한 예측은 공급망의 효율적인 운영을 보장하고 비용을 절감하는 데 매우 중요합니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 과거 판매 데이터를 기반으로 상품 재고 예측 알고리즘 및 모델을 구현하는 방법을 소개합니다.
2. 데이터 준비
   먼저, 모델의 학습 세트로 과거 판매 데이터를 준비해야 합니다. 데이터에는 각 제품의 판매 수량과 해당 날짜가 포함됩니다. 데이터는 데이터베이스에서 가져오거나 CSV 파일에서 가져올 수 있습니다. 이 문서에서는 CSV 파일에서 데이터를 가져옵니다.
3. 데이터 전처리
   데이터 예측에 앞서 데이터 전처리가 필요합니다. 먼저, 후속 계산을 용이하게 하기 위해 날짜를 타임스탬프로 변환해야 합니다. 둘째, 다양한 상품의 판매수량을 비교 분석할 수 있도록 판매수량을 정규화해야 한다. 다음 코드를 사용하여 데이터를 전처리할 수 있습니다.

// 读取CSV文件
$data = array_map('str_getcsv', file('sales_data.csv'));

// 定义数组来存储预处理后的数据
$normalizedData = array();

// 对数据进行预处理
foreach ($data as $row) {
    $date = strtotime($row[0]);
    $quantity = $row[1];

    // 归一化处理
    $normalizedQuantity = ($quantity - $min) / ($max - $min);

    $normalizedData[] = array($date, $normalizedQuantity);
}

4. Model training
   데이터 전처리가 완료된 후에는 과거 데이터를 사용하여 모델을 훈련해야 합니다. 이 문서에서는 간단한 선형 회귀 모델을 예로 사용합니다. 선형 회귀 모델의 목표는 알려진 특성 값을 통해 목표 값을 예측하는 것입니다. 이 기사에서 특성 값은 날짜를 참조하고 대상 값은 판매 수량을 참조합니다. 다음 코드를 사용하여 선형 회귀 모델을 학습할 수 있습니다.

// 分离特征值和目标值
$dates = array_column($normalizedData, 0);
$quantities = array_column($normalizedData, 1);

// 使用线性回归模型
$model = new LinearRegression();
$model->train($dates, $quantities);

5. 재고 예측
   모델 학습이 완료된 후 모델을 사용하여 향후 판매를 예측하여 제품의 재고 수요를 얻을 수 있습니다. 다음 코드를 사용하여 향후 매출을 예측할 수 있습니다.

// 设置预测的时间范围
$startDate = strtotime('2022-01-01');
$endDate = strtotime('2022-12-31');

// 预测销售数量
$predictedQuantities = array();

// 对每个日期进行预测
for ($date = $startDate; $date <= $endDate; $date += 86400) {
    $predictedQuantity = $model->predict($date);

    // 还原归一化处理
    $quantity = $predictedQuantity * ($max - $min) + $min;

    $predictedQuantities[] = array(date('Y-m-d', $date), $quantity);
}

6. 결과 표시 및 분석
   마지막으로, 공급망 관리자가 의사 결정을 쉽게 내릴 수 있도록 예측 판매 수량을 표시하고 분석할 수 있습니다. 예측 판매량을 곡선 차트로 그래프화하거나 월별 총 판매량 등의 지표를 계산할 수 있습니다. 다음 코드를 사용하여 예측 결과를 표시할 수 있습니다.

// 绘制曲线图或者计算销售总量等指标
foreach ($predictedQuantities as $row) {
    echo $row[0] . "：" . $row[1] . "</br>";
}

위 단계를 통해 PHP를 사용하여 과거 판매 데이터를 기반으로 하는 상품 재고 예측 알고리즘 및 모델을 구현할 수 있습니다. 이러한 방식으로 상품의 재고 수요를 보다 정확하게 예측할 수 있으므로 조달 계획 및 재고 조정이 합리적으로 조정되고 공급망 관리 효율성이 향상되며 비용이 절감될 수 있습니다. 물론 재고 수요를 더 잘 예측하기 위해 더 복잡한 모델과 알고리즘을 사용하거나 판촉 활동, 날씨 요인 등과 같은 다른 요인과 결합하여 예측 분석을 할 수도 있습니다.

위 내용은 PHP를 사용한 상품 재고 예측을 위한 알고리즘 및 모델의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!