예측 및 예측 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법은 무엇입니까?

예측 및 예측 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 어떻게 사용합니까?

개요:
예측 및 예측 분석은 데이터 분석에서 중요한 역할을 합니다. 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL은 예측 및 예측 분석 작업에도 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 예측 및 예측 분석에 MySQL을 사용하는 방법을 소개하고 관련 코드 예제를 제공합니다.

1. 데이터 준비:
   먼저 관련 데이터를 준비해야 합니다. 판매 예측을 수행하려면 판매 데이터가 포함된 테이블이 필요하다고 가정해 보겠습니다. MySQL에서는 다음 명령문을 사용하여 간단한 판매 데이터 테이블을 생성할 수 있습니다.

CREATE TABLE sales (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    date DATE,
    product_name VARCHAR(255),
    quantity INT,
    price DECIMAL(10,2)
);

다음으로 테이블에 몇 가지 샘플 데이터를 삽입할 수 있습니다.

INSERT INTO sales (date, product_name, quantity, price)
VALUES
    ('2020-01-01', 'product1', 100, 10.99),
    ('2020-01-02', 'product2', 200, 20.99),
    ('2020-01-03', 'product3', 300, 30.99),
    ('2020-01-04', 'product4', 400, 40.99),
    ('2020-01-05', 'product5', 500, 50.99);

2. 판매 예측에 선형 회귀를 사용합니다.
   다음으로 선형 회귀 모델은 판매 데이터를 예측하는 데 사용됩니다. MySQL에서는 이를 달성하기 위해 내장된 선형 회귀 함수 "LINEST"를 사용할 수 있습니다.

먼저 회귀 모델의 계수와 절편을 저장하기 위한 테이블을 만들어야 합니다.

CREATE TABLE sales_regression (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    coefficient DECIMAL(10,2),
    intercept DECIMAL(10,2)
);

그런 다음 다음 SQL 문을 사용하여 선형 회귀 계산을 수행하고 결과를 테이블에 저장할 수 있습니다.

INSERT INTO sales_regression (coefficient, intercept)
SELECT
    (n * SUM(x * y) - SUM(x) * SUM(y)) / (n * SUM(x * x) - SUM(x) * SUM(x)),
    (SUM(y) - (n * SUM(x * y) - SUM(x) * SUM(y)) / (n * SUM(x * x) - SUM(x) * SUM(x)) * SUM(x)) / n
FROM (
    SELECT
        @row_number := @row_number + 1 AS n,
        quantity AS x,
        price AS y
    FROM
        sales, (SELECT @row_number := 0) AS t
    ORDER BY
        date
) AS t;

이제 선형 회귀 모델의 계수와 절편을 얻었습니다. 이 값을 사용하여 판매 예측을 할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 SQL 문을 사용하여 특정 날짜의 매출을 예측할 수 있습니다.

SELECT 
    '2020-01-06' AS date,
    coefficient * 600 + intercept AS predicted_sales
FROM
    sales_regression;

3. 판매 예측을 위한 시계열 분석 사용:
   많은 경우 판매 데이터에는 시간적 특성이 있습니다. 따라서 매출 예측을 위해 시계열 분석 기법을 사용하는 것이 일반적입니다. MySQL은 "AVG"(평균값), "LAG"(시간 지연) 및 "LEAD"(시간 진행)와 같은 시계열 분석을 위한 몇 가지 내장 기능을 제공합니다.

판매 예측에 이동 평균 방법을 사용한다고 가정해 보겠습니다. 다음 SQL 문을 사용하여 이동 평균 매출을 계산할 수 있습니다.

SELECT
    date,
    AVG(price) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM
    sales;

4. 결론:
   이 기사에서는 예측 및 예측 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법을 소개했습니다. 판매 예측을 위해 선형 회귀 및 시계열 분석을 사용하는 방법을 보여주고 관련 코드 예제를 제공합니다. 본 내용이 귀하의 데이터 분석 업무에 도움이 되기를 바랍니다.

참조:

• MySQL 공식 문서: https://dev.mysql.com/doc/

위 내용은 예측 및 예측 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!