Django Prophetに基づく売上予測モデルの作成とチューニング

Django Prophet に基づく販売予測モデルの作成と調整には、特定のコード サンプルが必要です

はじめに:
現代のビジネスでは、販売予測は常に非常に重要です。重要です。重要な作品です。正確な販売予測は、企業が在庫管理、リソース割り当て、市場計画などの意思決定を効果的に行うのに役立ち、それによって企業の競争力と収益性が向上します。従来の売上予測方法は多くの場合、多くの統計的および数学的知識を必要とし、効率的ではありません。しかし、機械学習とデータ サイエンスの発展に伴い、売上予測における予測モデルの適用はますます一般的になりつつあります。

この記事では、Django Prophet に基づいて販売予測モデルを作成および調整する方法を紹介し、読者がこのテクノロジーをより深く理解し、適用できるように具体的なコード例を示します。

1. Django Prophet の概要
Django Prophet は、時系列予測のために Facebook によって開発された Python ライブラリです。統計的な「可変状態空間モデル」に基づいており、ベイジアン モデル フィッティング手法を使用して将来の時系列を予測しており、高い柔軟性と精度を備えています。売上予測では、Django Prophetを利用して売上動向、季節変動、休日の影響などを分析・予測することができ、企業の意思決定を強力にサポートします。

2. 販売予測モデルを作成する
Django Prophet に基づいて販売予測モデルを作成する手順とコード例を次に示します:

1. ライブラリのインポート

   from prophet import Prophet

2. データのインポートと整理

   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')

3. #モデルの適合

   model.fit(sales_data)

4. 将来の売上の予測

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

上記のコードは、売上データをインポートし、日付形式を Prophet で必要な形式に変換し、Prophet モデルを作成し、モデルのパラメーターと休日の影響を設定します。次に、モデルをフィッティングして

make_future_dataframe() 関数を呼び出して翌年の時系列を生成し、predict() 関数を使用して予測します。

3. モデルのチューニング

モデルの予測精度を向上させるために、モデルのパラメーターと休日の影響を調整することでモデルをチューニングできます。一般的に使用される調整方法とサンプル コードを次に示します。

1. 季節の変化を調整する

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

2. 休日の影響を調整する

   model.add_country_holidays(country_name='US')
   model.add_country_holidays(country_name='US', years=[2018, 2019])

3. モデルのハイパーパラメータの調整

   model = Prophet(growth='linear', seasonality_mode='multiplicative')

上記のコード例は、季節の変化、特定の休日の影響を追加し、モデルのハイパーパラメータの性別を調整することによってモデルの精度を向上させる方法を示しています。 。

結論:

この記事では、Django Prophet に基づいて販売予測モデルを作成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。 Django Prophet を利用することで、企業は売上動向や季節変動をより正確に予測することができ、企業の意思決定を強力にサポートします。読者は、これらのメソッドとサンプル コードを自分のニーズに応じて柔軟に使用して、実際のアプリケーションで販売予測モデルを作成および調整できます。

以上がDjango Prophetに基づく売上予測モデルの作成とチューニングの詳細内容です。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。