Django Prophet: 초급부터 고급까지 시계열 분석 애플리케이션 구축
- PHPz원래의
- 2023-09-26 13:36:162116검색
Django Prophet: 초보부터 고급까지, 시계열 분석 애플리케이션 구축, 특정 코드 예제가 필요함
시계열 분석은 중요한 통계 분석 방법으로 변화하는 추세, 주기성, 계절성 및 이상값 등을 연구하는 데 사용됩니다. . 데이터 과학과 머신러닝의 발전으로 시장 동향, 경제 지표 예측 및 연구 등의 분야에서 시계열 분석이 점점 더 중요해지고 있습니다.
Django Prophet은 통계 방법과 기계 학습 기술을 결합하여 사용하기 쉽고 사용자 정의가 가능한 시계열 예측 기능을 제공하는 Python 기반 시계열 분석 도구입니다. 이 기사에서는 Django Prophet을 사용하여 시계열 분석 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
- Django Prophet 설치
먼저 Django Prophet을 설치해야 합니다. 터미널이나 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 실행하세요:
pip install django-prophet
- Create Django Project
다음으로 Django 프로젝트를 생성해야 합니다. 명령줄에서 다음 명령을 실행합니다.
django-admin startproject timeseries_app cd timeseries_app
- Django 애플리케이션 생성
timeseries_app 디렉터리에서 다음 명령을 실행하여 timeseries라는 Django 애플리케이션을 생성합니다.
python manage.py startapp timeseries
그런 다음 settings.py 파일의 INSTALLED_APPS 목록에서 다음과 같이 'timeseries'를 추가합니다.
INSTALLED_APPS = [
...
'timeseries',
...
]- 시계열 모델을 생성합니다.
timeseries 디렉터리에 models.py 파일을 생성하고 다음과 같이 TimeSeries라는 모델 클래스를 정의합니다.
from django.db import models
class TimeSeries(models.Model):
timestamp = models.DateTimeField()
value = models.FloatField()
def __str__(self):
return self.timestamp.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')이 모델 클래스에는 두 개의 필드가 포함됩니다. : 타임스탬프와 값은 각각 타임스탬프와 해당 값을 나타냅니다.
- 데이터 준비
Django 프로젝트에서는 일반적으로 Django 관리 배경을 사용하여 데이터를 관리합니다. 관리 백그라운드에서 TimeSeries 모델 데이터를 추가하고 관리할 수 있도록 timeseries 디렉터리의 admin.py 파일에 다음 코드를 작성합니다.
from django.contrib import admin from timeseries.models import TimeSeries admin.site.register(TimeSeries)
- Data upload
Django 개발 서버를 시작하고 관리 백그라운드에 로그인합니다. 시계열 데이터를 업로드합니다. 브라우저에 다음 URL을 입력하세요:
http://localhost:8000/admin
그런 다음 관리자 계정으로 로그인하고 "시계열" 링크를 클릭한 후 페이지 오른쪽 상단에 있는 "추가" 버튼을 클릭하여 시계열 개체를 추가하세요.
- 시계열 분석
다음으로 업로드된 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 뷰 함수에 코드를 작성해 보겠습니다. timeseries/views.py 파일을 열고 다음 코드를 추가합니다:
from django.shortcuts import render
from timeseries.models import TimeSeries
def analyze_time_series(request):
time_series = TimeSeries.objects.all()
# 将时间序列数据整理为Prophet所需的格式
data = []
for ts in time_series:
data.append({'ds': ts.timestamp, 'y': ts.value})
# 使用Django Prophet进行时间序列分析和预测
from prophet import Prophet
model = Prophet()
model.fit(data)
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)
# 将分析结果传递到模板中进行展示
context = {
'time_series': time_series,
'forecast': forecast,
}
return render(request, 'analyze_time_series.html', context)위 코드에서는 먼저 데이터베이스에서 모든 시계열 데이터를 가져와 Django Prophet에서 요구하는 형식으로 구성합니다. 그런 다음 Prophet 인스턴스를 생성하여 데이터를 맞추고 예측합니다. 마지막으로 분석 결과가 템플릿으로 전달됩니다.
- 템플릿 디자인
시계열 분석 결과를 표시하려면 analyze_time_series.html이라는 템플릿 파일을 생성하세요. 다음 HTML 코드를 작성하세요:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Analyze Time Series</title>
</head>
<body>
<h1>Time Series Data</h1>
<ul>
{% for ts in time_series %}
<li>{{ ts }}</li>
{% empty %}
<li>No time series data available.</li>
{% endfor %}
</ul>
<h1>Forecast</h1>
<table>
<tr>
<th>Timestamp</th>
<th>Predicted Value</th>
<th>Lower Bound</th>
<th>Upper Bound</th>
</tr>
{% for row in forecast.iterrows %}
<tr>
<td>{{ row.ds }}</td>
<td>{{ row.yhat }}</td>
<td>{{ row.yhat_lower }}</td>
<td>{{ row.yhat_upper }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</table>
</body>
</html>위 템플릿에서는 Django에서 제공하는 템플릿 엔진을 사용하여 시계열 데이터와 예측 결과를 표시합니다.
- URL 구성
마지막 단계는 브라우저를 통해 분석 페이지에 액세스할 수 있도록 URL 라우팅을 구성하는 것입니다. timeseries_app 디렉터리의 urls.py 파일에 다음 코드를 추가합니다.
from django.contrib import admin
from django.urls import path
from timeseries.views import analyze_time_series
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('analyze/', analyze_time_series),
]- 애플리케이션 실행
이제 Django 애플리케이션을 실행하고 시계열 분석 결과를 볼 수 있습니다. 명령줄에서 다음 명령을 실행합니다.
python manage.py runserver
그런 다음 브라우저에 다음 URL을 입력합니다.
http://localhost:8000/analyze
시계열 데이터 및 예측 결과 페이지가 표시됩니다.
위 내용은 Django Prophet을 사용하여 초보부터 고급까지 시계열 분석 애플리케이션을 구축하는 것에 관한 것입니다. 이 기사가 시계열 분석 및 Django Prophet에 대한 실용적인 코드 예제를 제공하고 시계열 분석의 세계를 더 깊이 탐구하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Django Prophet: 초급부터 고급까지 시계열 분석 애플리케이션 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!