Wie kann ich schnell mit dem Zeitreihenanalyse-Framework von Django Prophet beginnen?

Wie kann ich schnell mit dem Zeitreihenanalyse-Framework von Django Prophet beginnen?

Einführung:
Die Zeitreihenanalyse ist eine wichtige Methode zur Vorhersage, Analyse und Modellbildung von Zeitreihendaten. In Python ist Django Prophet ein beliebtes Zeitreihenanalyse-Framework, das auf der Prophet-Bibliothek von Facebook basiert und nahtlos in das Django-Framework integriert werden kann. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie schnell mit der Verwendung von Django Prophet für die Zeitreihenanalyse in einem Django-Projekt beginnen können, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Django Prophet installieren
Zunächst müssen Sie Django Prophet im Projekt installieren. Zur Installation können Sie den folgenden Befehl verwenden:

pip install django-prophet

2. Erstellen Sie ein Django-Zeitreihenmodell.

1. Erstellen Sie eine Anwendung mit dem Namen „timeseries“ im Django-Projekt:

python manage.py startapp timeseries

2. Erstellen Sie ein Zeitreihenmodell in der Modelldatei models.py, zum Beispiel:

from django.db import models

class TimeSeries(models.Model):

date = models.DateField() value = models.FloatField()

3. Daten importieren
Zum Zeitpunkt von Erstellung Im Sequenzmodell müssen wir Zeitreihendaten importieren.

1. Erstellen Sie eine Datenimportfunktion und rufen Sie diese Importfunktion in der Ansichtsfunktion auf. Zum Beispiel in der Datei „views.py“:

from django.shortcuts import render
from .models import TimeSeries

def import_data(request):

# 调用时间序列数据导入函数 data = load_data() # 将数据保存到数据库中 for entry in data: TimeSeries.objects.create(date=entry['date'], value=entry['value']) return render(request, 'import_success.html')

2. Erstellen Sie eine Datenimportfunktion load_data(), die dazu verwendet wird Importieren Sie Daten von außerhalb. Laden Sie Zeitreihendaten aus einer Datei und geben Sie eine Datenliste zurück. Der Beispielcode lautet wie folgt:

import csv

def load_data():

data = [] with open('data.csv', 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: entry = {'date': row['date'], 'value': float(row['value'])} data.append(entry) return data

4. Zeitreihenanalyse und -vorhersage

1. Erstellen Sie eine Zeitreihenanalysefunktion „analysieren()“ zum Analysieren und Vorhersagen von Zeitreihendaten. Der Beispielcode lautet wie folgt:

from prophet import Prophet

defanalysate():

# 从数据库中获取时间序列数据 data = TimeSeries.objects.all().values('date', 'value') # 创建一个Prophet对象 prophet = Prophet() # 为Prophet对象传入时间序列数据 prophet.fit(data) # 创建一个日期范围以进行预测 future = prophet.make_future_dataframe(periods=365) # 进行预测 forecast = prophet.predict(future) return forecast

2. Rufen Sie die Zeitreihenanalysefunktion in der Ansichtsfunktion auf. Der Beispielcode lautet wie folgt:

aus .models importieren TimeSeries

def-Analyse (Anfrage):

# 调用时间序列分析函数 forecast = analyze() # 将分析结果传递给模板 return render(request, 'analysis_result.html', {'forecast': forecast})

5. Zeigen Sie die Analyseergebnisse an

1. Erstellen Sie eine Vorlagendatei „analysis_result.html“, um die Ergebnisse der Zeitreihenanalyse anzuzeigen . Der Beispielcode lautet wie folgt:

{% für den Eintrag in der Prognose %}

{{ entry.date }}
 
{{ entry.yhat }}

{% endfor %}

2. Erstellen Sie eine Ansichtsfunktion zum Rendern der Analyseergebnisvorlage und zum Übergeben des Analyseergebnisses an die Vorlage. Der Beispielcode lautet wie folgt:

aus .models importieren TimeSeries

def-Analyse (Anfrage):

# 调用时间序列分析函数 forecast = analyze() # 将分析结果传递给模板 return render(request, 'analysis_result.html', {'forecast': forecast})

6. Führen Sie das Django-Projekt aus
Geben Sie in der Befehlszeile das Verzeichnis ein, in dem sich das Django-Projekt befindet, und führen Sie es aus Folgender Befehl zum Starten des Django-Entwicklungsservers:

python manage.py runserver

7 Hinweise zur Verwendung von Django Prophet für die Zeitreihenanalyse

1. Bei der tatsächlichen Verwendung müssen Sie je nach Ihrem Unternehmen weitere Felder zum TimeSeries-Modell hinzufügen Bedürfnisse wie Saisonalität, Feiertage und andere Bereiche.
2. Es ist notwendig, die Parameter in der Funktion „analysieren()“ basierend auf den tatsächlichen Zeitreihendaten anzupassen, z. B. durch Hinzufügen eines saisonalen Modells usw.
3. Die Art und Weise des Datenimports muss an den tatsächlichen Bedarf angepasst werden. Daten können aus der Datenbank oder über andere Methoden importiert werden.

Fazit:
Durch die oben genannten Schritte können wir das Django Prophet-Framework schnell in das Django-Projekt integrieren und Zeitreihenanalysen und -vorhersagen durchführen. Natürlich erfordern die spezifische Verwendung und Parameteranpassung weitere Studien und Übungen auf der Grundlage der tatsächlichen Bedürfnisse. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, schnell mit dem Zeitreihenanalyse-Framework von Django Prophet zu beginnen.

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