Tutorial Django Prophet: Membina Model Ramalan Jualan Berasaskan Siri Masa

Tutorial Nabi Django: Membina model ramalan jualan berasaskan siri masa, contoh kod khusus diperlukan

Pengenalan:
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat sains data dan pembelajaran mesin, ramalan siri masa telah menjadi perkara penting isu untuk banyak perusahaan dan institusi penyelidikan keperluan penting. Ramalan siri masa boleh digunakan dalam pelbagai bidang aplikasi, seperti ramalan jualan, ramalan stok, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah berdasarkan Django dan Nabi untuk membina model ramalan jualan, dan menyediakan contoh kod khusus.

1. Pengenalan kepada Django
Django ialah rangka kerja pembangunan Python yang berprestasi tinggi dan kaya dengan ciri Ia menyediakan satu set alat dan perpustakaan yang berkuasa untuk membantu pembangun membina aplikasi web dengan cepat. Django mempunyai sintaks yang elegan dan keupayaan operasi pangkalan data yang berkuasa, menjadikannya rangka kerja pilihan untuk banyak pembangun.

2. Pengenalan kepada Nabi
Nabi ialah alat ramalan siri masa sumber terbuka yang dibangunkan oleh Facebook. Ia menggunakan pendekatan yang dipanggil model tambahan untuk menguraikan data siri masa kepada komponen seperti arah aliran, bermusim dan cuti. Nabi juga menyediakan satu siri fungsi prapemprosesan dan alat visualisasi untuk membantu pengguna menganalisis dan meramal data siri masa.

3. Pasang Django dan Prophet
Sebelum kita mula menggunakan Django dan Prophet, kita perlu memasangnya terlebih dahulu. Anda boleh menggunakan arahan pip untuk memasang dua perpustakaan ini:

pip install django
pip install pystan
pip install fbprophet

IV Bina model ramalan jualan

1. Import perpustakaan dan modul yang diperlukan:

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

2. Muat set data jualan:

Data proses. :

3. sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

Buat dan sesuaikan model Nabi:

4. sales_data['ds'] = pd.to_datetime(sales_data['ds'])
   sales_data['y'] = sales_data['y'].astype(float)

Buat bingkai data untuk masa hadapan:

5. model = Prophet()
   model.fit(sales_data)

Menjalankan ramalan jualan:

ramalan jualan reee
7. The kod di atas digunakan Keseluruhan proses membina model ramalan jualan dengan Django dan Prophet. Mula-mula, kami mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan dan memuatkan set data jualan. Kami kemudiannya memproses data, menukar data tarikh kepada format masa dan menukar jumlah jualan kepada titik terapung. Seterusnya, kami menggunakan model Nabi untuk menyesuaikan data dan mencipta bingkai data untuk masa hadapan. Akhir sekali, kami menggunakan model yang dipasang untuk membuat ramalan dan memaparkan hasil ramalan melalui alat visualisasi.

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Django dan Prophet untuk membina model ramalan jualan berasaskan siri masa, dan menyediakan contoh kod khusus. Dengan mempelajari dan menggunakan kaedah ini, kami boleh meramalkan jualan dengan lebih baik dan memberikan rujukan penting dalam proses membuat keputusan. Saya harap artikel ini dapat membantu anda memahami dan menggunakan model ramalan siri masa.

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Django Prophet: Membina Model Ramalan Jualan Berasaskan Siri Masa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!