Django Prophet 기반 매출 예측 모델 생성 및 튜닝

Django Prophet을 기반으로 한 판매 예측 모델을 생성하고 조정하려면 특정 코드 예제가 필요합니다.

소개:
현대 비즈니스에서 판매 예측은 항상 매우 중요한 작업이었습니다. 정확한 매출 예측은 기업이 재고관리, 자원배분, 시장계획 등의 의사결정을 효과적으로 내릴 수 있도록 하여 기업의 경쟁력과 수익성을 향상시킬 수 있습니다. 전통적인 판매 예측 방법은 통계적, 수학적 지식이 많이 필요하고 효율성이 떨어지는 경우가 많습니다. 그러나 머신러닝과 데이터 과학의 발전으로 판매 예측에 예측 모델을 적용하는 것이 점점 더 보편화되고 있습니다.

이 글에서는 Django Prophet을 기반으로 매출 예측 모델을 생성하고 조정하는 방법을 소개하고, 독자가 이 기술을 더 잘 이해하고 적용할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. Django Prophet 소개
Django Prophet은 시계열 예측을 위해 Facebook에서 개발한 Python 라이브러리입니다. 통계적인 "가변 상태 공간 모델"을 기반으로 하며 베이지안 모델 피팅 방법을 사용하여 미래 시계열을 예측하며 높은 유연성과 정확성을 가지고 있습니다. 판매 예측에서 Django Prophet을 사용하면 판매 추세, 계절 변화, 휴일 효과 등을 분석하고 예측하여 기업 의사 결정에 강력한 지원을 제공할 수 있습니다.

2. 판매 예측 모델 만들기
다음은 Django Prophet을 기반으로 판매 예측 모델을 만드는 단계와 코드 예제입니다. the model

from prophet import Prophet

1. Forecast future sales

   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')

2. 위의 코드는 판매 데이터를 가져오고, 날짜 형식을 Prophet에서 요구하는 형식으로 변환하고, Prophet 모델을 생성하고, 모델의 매개변수와 휴일 효과를 설정합니다. 그런 다음 모델을 피팅하고

   함수를 호출하여 예측을 수행합니다.
3. 3. 모델 조정

   모델의 예측 정확도를 높이기 위해 모델의 매개변수와 휴일 효과를 조정하여 모델을 조정할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 조정 방법 및 샘플 코드입니다.

4. 계절 변화에 맞게 조정

   model.fit(sales_data)

휴일 효과에 맞게 조정make_future_dataframe()函数来生成未来一年的时间序列，并使用predict()

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

모델 하이퍼 매개변수 조정

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

1. 위의 코드 예는 계절 변화, 특정 휴일 효과 및 모델 하이퍼 매개변수 조정을 통해 모델 정확도를 향상합니다.

결론:
2. 이 글에서는 Django Prophet을 기반으로 판매 예측 모델을 생성하고 튜닝하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. Django Prophet을 사용하면 기업은 매출 추세와 계절적 변화를 보다 정확하게 예측할 수 있어 기업 의사결정에 강력한 지원을 제공할 수 있습니다. 독자는 자신의 필요에 따라 이러한 방법과 샘플 코드를 유연하게 사용하여 실제 응용 프로그램에서 판매 예측 모델을 생성하고 조정할 수 있습니다.

위 내용은 Django Prophet 기반 매출 예측 모델 생성 및 튜닝의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!