Pembinaan dan pengoptimuman model ramalan gelagat pembelian pengguna berdasarkan Django Prophet

Pembinaan dan penalaan model ramalan gelagat pembelian pengguna berdasarkan Django Prophet

Pengenalan:

Dengan perkembangan pesat e-dagang, memahami gelagat pembelian pengguna telah menjadi kunci kepada syarikat untuk meningkatkan hasil jualan. Meramalkan gelagat pembelian pengguna dengan tepat boleh membantu syarikat mengoptimumkan strategi pemasaran dan meningkatkan pengekalan pengguna dan kadar penukaran. Artikel ini akan memperkenalkan cara membina dan menala model ramalan gelagat pembelian pengguna berdasarkan Django Prophet dan memberikan contoh kod khusus.

1. Persediaan alam sekitar
   Pertama, anda perlu memasang perpustakaan Django dan Nabi. Ia boleh dipasang menggunakan arahan berikut:

pip install Django
pip install fbprophet

2. Penyediaan Data
   Sebelum membina model ramalan, anda perlu menyediakan data untuk melatih model. Biasanya, jadual pangkalan data yang mengandungi maklumat berikut diperlukan:

• ID Pengguna: ID unik yang mengenal pasti setiap pengguna.
• Masa pembelian: Tarikh dan masa pengguna membeli item tersebut.
• Jumlah pembelian: Jumlah setiap pembelian yang dibuat oleh pengguna.

Anda boleh menggunakan fungsi ORM Django untuk mencipta jadual pangkalan data dan mengimport data yang sepadan ke dalam jadual.

3. Pembinaan model
   Proses membina model ramalan menggunakan perpustakaan Django Prophet adalah seperti berikut:

from fbprophet import Prophet

def build_model():
    # 从数据库中获取所有用户的购买数据
    purchases = Purchase.objects.all()

    # 为Prophet模型准备数据
    data = []
    for purchase in purchases:
        data.append({'ds': purchase.purchase_time, 'y': purchase.purchase_amount})

    # 创建Prophet模型实例
    model = Prophet()

    # 训练模型
    model.fit(data)

    return model

Dalam kod di atas, kami mula-mula mendapatkan data pembelian pengguna daripada pangkalan data dan menyimpannya dalam senarai. Kemudian, kami mencipta contoh model Nabi dan melatih model menggunakan kaedah fit. Akhir sekali, kembalikan contoh model terlatih. fit方法对模型进行训练。最后，返回训练好的模型实例。

4. 模型评估和调优
   在构建模型之后，我们需要对模型进行评估和调优。以下是基于Django Prophet的模型评估和调优过程的示例代码：

def evaluate_model(model):
    # 从数据库中获取所有用户的购买数据
    purchases = Purchase.objects.all()

    # 为Prophet模型准备数据
    data = []
    for purchase in purchases:
        data.append({'ds': purchase.purchase_time, 'y': purchase.purchase_amount})

    # 模型评估
    future = model.make_future_dataframe(periods=365)  # 预测未来一年的数据
    forecast = model.predict(future)

    # 计算误差
    forecast = forecast[['ds', 'yhat']]
    forecast.columns = ['ds', 'y']
    errors = forecast.set_index('ds').subtract(data.set_index('ds'))

    return errors

def tune_model(model):
    # 对模型进行调优
    model.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)  # 添加月度周期
    model.add_seasonality(name='weekly', period=7, fourier_order=3)  # 添加周度周期
    model.fit(data)

    return model

在上述代码中，我们首先从数据库中获取用户的购买数据，并将其存储在一个列表中。然后，我们使用模型的make_future_dataframe方法生成未来一年的日期，并使用predict方法对未来的购买行为进行预测。我们还通过计算预测值与实际值之间的差异来评估模型的误差。

在模型调优的过程中，我们可以尝试不同的季节性参数来提高模型的精度。在上述代码中，我们通过调用add_seasonality

Penilaian dan penalaan model

Selepas membina model, kita perlu menilai dan menala model. Berikut ialah contoh kod untuk proses penilaian dan penalaan model berdasarkan Django Prophet:

rrreee

Dalam kod di atas, kami mula-mula mendapatkan data pembelian pengguna daripada pangkalan data dan menyimpannya dalam senarai. Kami kemudian menggunakan kaedah make_future_dataframe model untuk menjana tarikh satu tahun ke hadapan dan kaedah ramal untuk meramalkan gelagat pembelian masa hadapan. Kami juga menilai ralat model dengan mengira perbezaan antara nilai yang diramalkan dan sebenar. 🎜🎜Dalam proses penalaan model, kami boleh mencuba parameter bermusim yang berbeza untuk meningkatkan ketepatan model. Dalam kod di atas, kami menambah tempoh bulanan dan tempoh mingguan dengan memanggil kaedah add_seasonality untuk menangkap lebih baik bermusim gelagat pembelian. 🎜🎜Kesimpulan: 🎜🎜Artikel ini memperkenalkan cara membina dan menala model ramalan gelagat pembelian pengguna berdasarkan Django Prophet. Dengan menggunakan fungsi ORM Django untuk mendapatkan data pembelian pengguna, dan menggunakan perpustakaan Nabi untuk melatih dan menilai model, ia boleh membantu syarikat meramalkan gelagat pembelian pengguna dengan lebih tepat dan mengoptimumkan strategi pemasaran. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Pembinaan dan pengoptimuman model ramalan gelagat pembelian pengguna berdasarkan Django Prophet. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!