Django Prophet チュートリアル: 時系列ベースの売上予測モデルの構築

Django Prophet チュートリアル: 時系列ベースの売上予測モデルの構築、具体的なコード例が必要

はじめに:
近年、データの発展に伴い、科学と機械学習 急速な発展に伴い、時系列予測は多くの企業や研究機関にとって重要な要件となっています。時系列予測は、売上予測や在庫予測など、さまざまなアプリケーション分野で使用できます。この記事では、Django と Prophet をベースにした売上予測モデルの構築方法と、具体的なコード例を紹介します。

1. Django の概要
Django は、高性能で機能が豊富な Python 開発フレームワークであり、開発者が Web アプリケーションを迅速に構築できるようにする一連の強力なツールとライブラリを提供します。 Django は洗練された構文と強力なデータベース操作機能を備えており、多くの開発者にとって推奨されるフレームワークとなっています。

2. Prophet の紹介
Prophet は、Facebook によって開発されたオープンソースの時系列予測ツールです。加算モデルと呼ばれるアプローチを使用して、時系列データを傾向、季節性、休日などのコンポーネントに分解します。 Prophet は、ユーザーが時系列データを分析および予測するのに役立つ一連の前処理機能と視覚化ツールも提供します。

3. Django と Prophet をインストールする
Django と Prophet を使い始める前に、まずそれらをインストールする必要があります。 pip コマンドを使用して、これら 2 つのライブラリをインストールできます:

pip install django
pip install pystan
pip install fbprophet

4. 販売予測モデルを構築します

1. 必要なライブラリとモジュールをインポートします:

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

2. 販売データ セットのロード:

sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

3. データ前処理:

sales_data['ds'] = pd.to_datetime(sales_data['ds'])
sales_data['y'] = sales_data['y'].astype(float)

4. Prophet モデルの作成と適合:

model = Prophet()
model.fit(sales_data)

5. 将来のデータ フレームを作成する:

future = model.make_future_dataframe(periods=365)

6. 売上予測を実行する:

forecast = model.predict(future)

7. 予測結果を視覚化する:

model.plot(forecast, xlabel='Date', ylabel='Sales')
model.plot_components(forecast)

上記のコードは、Django と Prophet を使用して販売予測モデルを構築するプロセス全体です。まず、必要なライブラリとモジュールをインポートし、販売データセットをロードしました。次に、データを前処理し、日付データを時刻形式に変換し、売上高を浮動小数点に変換しました。次に、Prophet モデルを使用してデータを適合させ、将来のデータ フレームを作成しました。最後に、適合モデルを使用して予測を行い、視覚化ツールを通じて予測結果を表示します。

概要:
この記事では、Django と Prophet を使用して時系列ベースの販売予測モデルを構築する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。この方法を学び、適用することで、売上をより正確に予測し、意思決定プロセスで重要な参考にすることができます。この記事が時系列予測モデルの理解と適用に役立つことを願っています。

以上がDjango Prophet チュートリアル: 時系列ベースの売上予測モデルの構築の詳細内容です。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。