Django Prophet 튜토리얼: 시계열 기반 판매 예측 모델 구축

Django Prophet Tutorial: 시계열 기반 판매 예측 모델 구축, 구체적인 코드 예제가 필요함

소개:
최근에는 데이터 과학과 기계 학습의 급속한 발전으로 시계열 예측이 중요해졌습니다. 많은 기업 및 연구 기관의 중요한 요구 사항에 대한 문제입니다. 시계열 예측은 매출 예측, 주식 예측 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 이 글에서는 Django와 Prophet을 기반으로 판매 예측 모델을 구축하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. Django 소개
Django는 개발자가 웹 애플리케이션을 빠르게 구축하는 데 도움이 되는 강력한 도구와 라이브러리 세트를 제공하는 고성능 및 풍부한 기능을 갖춘 Python 개발 프레임워크입니다. Django는 우아한 구문과 강력한 데이터베이스 작업 기능을 갖추고 있어 많은 개발자가 선호하는 프레임워크입니다.

2. Prophet 소개
Prophet은 Facebook에서 개발한 오픈 소스 시계열 예측 도구입니다. 시계열 데이터를 추세, 계절성, 휴일과 같은 구성 요소로 분해하기 위해 가법 모델이라는 접근 방식을 사용합니다. Prophet은 또한 사용자가 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 도움이 되는 일련의 전처리 기능과 시각화 도구를 제공합니다.

3. Django와 Prophet 설치
Django와 Prophet을 사용하기 전에 먼저 설치해야 합니다. pip 명령을 사용하여 다음 두 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

pip install django
pip install pystan
pip install fbprophet

IV. 판매 예측 모델 구축

1. 필요한 라이브러리 및 모듈 가져오기:

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

2. 판매 데이터 세트 로드:

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

3. 데이터 전처리 :

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

4. Prophet 모델 생성 및 맞춤:

model = Prophet()
model.fit(sales_data)

5. 미래 시간을 위한 데이터 프레임 생성:

future = model.make_future_dataframe(periods=365)

6. 판매 예측 수행:

forecast = model.predict(future)

7. 예측 결과 시각화:

더 위의 코드는 Django와 Prophet을 이용하여 매출 예측 모델을 구축하는 전 과정을 사용합니다. 먼저 필요한 라이브러리와 모듈을 가져오고 판매 데이터 세트를 로드했습니다. 그런 다음 데이터를 전처리하여 날짜 데이터를 시간 형식으로 변환하고 판매량을 부동 소수점으로 변환했습니다. 다음으로 Prophet 모델을 사용하여 데이터를 맞추고 미래를 위한 데이터 프레임을 만들었습니다. 마지막으로 적합 모델을 사용하여 예측을 수행하고 시각화 도구를 통해 예측 결과를 표시합니다.

요약:
이 글에서는 Django와 Prophet을 사용하여 시계열 기반 판매 예측 모델을 구축하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 이 방법을 학습하고 적용함으로써 우리는 매출을 더 잘 예측할 수 있으며 의사결정 과정에서 중요한 참고 자료를 제공할 수 있습니다. 이 글이 시계열 예측 모델을 이해하고 적용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Django Prophet 튜토리얼: 시계열 기반 판매 예측 모델 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!