Comment utiliser la base de données MySQL pour les prévisions et l'analyse prédictive ?

Comment utiliser la base de données MySQL pour la prédiction et l'analyse prédictive ?

Vue d'ensemble :
Les prévisions et l'analyse prédictive jouent un rôle important dans l'analyse des données. MySQL, un système de gestion de bases de données relationnelles largement utilisé, peut également être utilisé pour des tâches de prédiction et d'analyse prédictive. Cet article explique comment utiliser MySQL pour la prédiction et l'analyse prédictive, et fournit des exemples de code pertinents.

1. Préparation des données :
   Tout d'abord, nous devons préparer les données pertinentes. Supposons que nous souhaitions faire des prévisions de ventes, nous avons besoin d'un tableau contenant des données de ventes. Dans MySQL, nous pouvons créer un simple tableau de données de ventes en utilisant l'instruction suivante :

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

Ensuite, nous pouvons insérer quelques exemples de données dans le tableau :

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. Utiliser la régression linéaire pour les prévisions de ventes :
   Ensuite, nous Une régression linéaire Le modèle sera utilisé pour prévoir les données de ventes. Dans MySQL, nous pouvons utiliser la fonction de régression linéaire intégrée "LINEST" pour y parvenir.

Tout d'abord, nous devons créer un tableau pour enregistrer les coefficients et les ordonnées à l'origine du modèle de régression :

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

Ensuite, nous pouvons utiliser l'instruction SQL suivante pour effectuer des calculs de régression linéaire et enregistrer les résultats dans le tableau :

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;

Maintenant, nous avons obtenu les coefficients et les ordonnées à l'origine du modèle de régression linéaire. Nous pouvons utiliser ces valeurs pour faire des prévisions de ventes. Par exemple, nous pouvons utiliser l'instruction SQL suivante pour prédire les ventes pour un certain jour :

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

3. Utilisation de l'analyse de séries chronologiques pour la prévision des ventes :
   Dans de nombreux cas, les données de ventes sont de nature temporelle. Par conséquent, il est courant d’utiliser des techniques d’analyse de séries chronologiques pour prévoir les ventes. MySQL fournit certaines fonctions intégrées pour l'analyse des séries chronologiques, telles que "AVG" (valeur moyenne), "LAG" (décalage temporel) et "LEAD" (avance temporelle).

Supposons que nous souhaitions utiliser la méthode de la moyenne mobile pour la prévision des ventes. Nous pouvons calculer la moyenne mobile des ventes à l'aide de l'instruction SQL suivante :

SELECT date, AVG(price) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average FROM sales;

4. Conclusion :
   Dans cet article, nous avons présenté comment utiliser la base de données MySQL pour les prévisions et l'analyse prédictive. Nous montrons comment utiliser la régression linéaire et l'analyse de séries chronologiques pour la prévision des ventes et fournissons des exemples de code pertinents. J'espère que ce contenu vous sera utile dans vos tâches d'analyse de données.

Référence :

• Documentation officielle MySQL : https://dev.mysql.com/doc/

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