Penciptaan dan penalaan model ramalan jualan berdasarkan Django Prophet

Penciptaan dan penalaan model ramalan jualan berdasarkan Django Prophet memerlukan contoh kod khusus

Pengenalan:
Dalam perniagaan moden, ramalan jualan sentiasa menjadi tugas yang sangat penting. Ramalan jualan yang tepat boleh membantu syarikat membuat keputusan dengan berkesan seperti pengurusan inventori, peruntukan sumber dan perancangan pasaran, sekali gus meningkatkan daya saing dan keuntungan syarikat. Kaedah ramalan jualan tradisional selalunya memerlukan banyak pengetahuan statistik dan matematik serta kurang cekap. Walau bagaimanapun, dengan perkembangan pembelajaran mesin dan sains data, aplikasi model ramalan menjadi semakin biasa dalam ramalan jualan.

Artikel ini akan memperkenalkan cara mencipta dan menala model ramalan jualan berdasarkan Django Prophet, dan memberikan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan teknologi ini dengan lebih baik.

1. Pengenalan kepada Django Prophet
Django Prophet ialah perpustakaan Python yang dibangunkan oleh Facebook untuk ramalan siri masa. Ia berdasarkan statistik "model ruang keadaan berubah" dan menggunakan kaedah pemasangan model Bayesian untuk meramalkan siri masa akan datang, dan mempunyai fleksibiliti dan ketepatan yang tinggi. Dalam ramalan jualan, Django Prophet boleh digunakan untuk menganalisis dan meramalkan arah aliran jualan, perubahan bermusim, kesan percutian, dsb., memberikan sokongan padu untuk membuat keputusan korporat. . model

from prophet import Prophet

Ramalkan jualan masa hadapan

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')

1. Kod di atas akan mengimport data jualan, menukar format tarikh kepada format yang diperlukan oleh Nabi, mencipta model Nabi dan menetapkan parameter dan kesan cuti model. Kemudian, ramalan dibuat dengan memasang model dan memanggil fungsi
.

2. 3 Menala model

   Untuk meningkatkan ketepatan ramalan model, kami boleh menala model dengan melaraskan parameter model dan kesan percutian. Berikut adalah beberapa kaedah penalaan dan kod sampel yang biasa digunakan:

3. Laraskan untuk perubahan bermusim

model.fit(sales_data)

4. Laraskan untuk kesan percutian

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

make_future_dataframe()函数来生成未来一年的时间序列，并使用predict()Laraskan hiperparameter model

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

Laraskan contoh kod di atas Perubahan bermusim, kesan percutian khusus dan melaraskan hiperparameter model untuk meningkatkan ketepatan model.

1. Kesimpulan:

   Artikel ini memperkenalkan kaedah mencipta dan menala model ramalan jualan berdasarkan Django Prophet dan menyediakan contoh kod khusus. Dengan menggunakan Django Prophet, syarikat boleh meramalkan arah aliran jualan dan perubahan bermusim dengan lebih tepat, memberikan sokongan kukuh untuk membuat keputusan korporat. Pembaca boleh menggunakan kaedah dan kod sampel ini secara fleksibel mengikut keperluan mereka sendiri untuk mencipta dan menala model ramalan jualan dalam aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Penciptaan dan penalaan model ramalan jualan berdasarkan Django Prophet. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!