Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data MySQL untuk ramalan dan analitik ramalan?

Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data MySQL untuk ramalan dan analisis ramalan?

Ikhtisar:
Analisis ramalan dan ramalan memainkan peranan penting dalam analisis data. MySQL, sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang digunakan secara meluas, juga boleh digunakan untuk tugasan ramalan dan analisis ramalan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan MySQL untuk ramalan dan analisis ramalan, serta menyediakan contoh kod yang berkaitan.

1. Penyediaan data:
   Pertama, kita perlu menyediakan data yang berkaitan. Katakan kita ingin membuat ramalan jualan, kita memerlukan jadual dengan data jualan. Dalam MySQL, kita boleh mencipta jadual data jualan ringkas menggunakan pernyataan berikut:

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

Seterusnya, kita boleh memasukkan beberapa sampel data ke dalam jadual:

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. Gunakan regresi linear untuk ramalan jualan:
   Seterusnya, kita Regresi linear model akan digunakan untuk meramalkan data jualan. Dalam MySQL, kita boleh menggunakan fungsi regresi linear terbina dalam "LINEST" untuk mencapai ini.

Pertama, kita perlu mencipta jadual untuk menyimpan pekali dan pintasan model regresi:

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

Kemudian, kita boleh menggunakan pernyataan SQL berikut untuk melakukan pengiraan regresi linear dan menyimpan hasilnya ke jadual:

rreee

Kini, kami Pekali dan pintasan model regresi linear telah diperolehi. Kita boleh menggunakan nilai ini untuk membuat ramalan jualan. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan pernyataan SQL berikut untuk meramalkan jualan untuk hari tertentu:

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;

3. Menggunakan analisis siri masa untuk ramalan jualan:
   Dalam banyak kes, data jualan mempunyai sifat temporal. Oleh itu, adalah perkara biasa untuk menggunakan teknik analisis siri masa untuk ramalan jualan. MySQL menyediakan beberapa fungsi terbina dalam untuk analisis siri masa, seperti "AVG" (nilai purata), "LAG" (selang masa) dan "LEAD" (masa pendahuluan).

Katakan kita ingin menggunakan kaedah purata bergerak untuk ramalan jualan. Kami boleh mengira jualan purata bergerak menggunakan pernyataan SQL berikut:

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

4. Kesimpulan:
   Dalam artikel ini, kami telah memperkenalkan cara menggunakan pangkalan data MySQL untuk ramalan dan analitik ramalan. Kami menunjukkan cara menggunakan regresi linear dan analisis siri masa untuk ramalan jualan dan menyediakan contoh kod yang berkaitan. Saya harap kandungan ini akan membantu anda dalam tugasan analisis data anda.

Rujukan:

• Dokumentasi rasmi MySQL: https://dev.mysql.com/doc/

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data MySQL untuk ramalan dan analitik ramalan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!