商品別の受注数の予測を過去データから行いたい。python
商品別の受注数の予測を行うためには、Pythonでいくつかのライブラリを使用して時系列データを処理し、予測モデルを構築することが一般的です。代表的なライブラリとしては、pandas、NumPy、matplotlib、scikit-learn、そして時系列データに特化したライブラリの中で有名なものとしては、ProphetやARIMAモデルをサポートするstatsmodelsがあります。以下では、pandasとProphetを使用した例を示します。
まずは、Pythonの環境にこれらのライブラリがインストールされていることを確認してください。
bash
pip install pandas fbprophet
次に、以下のコードを使用して、商品別の受注数の予測を行います。
python
import pandas as pd from fbprophet import Prophet # データの読み込み data = pd.read_csv("受注データ.csv") # データの確認 print(data.head()) # Prophetに入力可能な形式にデータを変換 data.columns = ['ds', 'y'] data['ds'] = pd.to_datetime(data['ds']) # モデルの構築 model = Prophet() model.fit(data) # 予測期間の設定 future = model.make_future_dataframe(periods=30, freq='D') # 30日間の予測を行うと仮定 # 予測の実行 forecast = model.predict(future) # 予測結果の確認 print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()) # 予測結果の可視化 fig = model.plot(forecast)
上記のコードでは、受注データをCSVファイルから読み込み、Prophetモデルを使用して受注数の予測を行っています。予測期間は30日として設定されていますが、必要に応じて変更できます。最後に、予測結果を可視化しています。
データの形式や予測手法はプロジェクトやデータの特性によって異なる場合がありますので、必要に応じて調整してください。