Прогнозирование спроса — это процесс оценки будущего спроса на продукт или услугу. Это важный аспект бизнес-планирования и принятия решений, поскольку точные прогнозы спроса могут помочь компаниям оптимизировать свои операции, управлять своими запасами, эффективно распределять свои ресурсы и повышать прибыльность.
Прогнозирование спроса особенно важно в отраслях, где спрос очень изменчив, таких как розничная торговля, производство, логистика и гостиничный бизнес. В этих отраслях точные прогнозы спроса могут помочь компаниям предвидеть изменения потребительского спроса, реагировать на рыночные тенденции и избегать дефицита или избыточного запаса.
Существует несколько методов прогнозирования спроса, включая статистические модели, алгоритмы машинного обучения и экспертную оценку. Статистические модели используют исторические данные для выявления закономерностей и тенденций спроса и экстраполяции их в будущее. Алгоритмы машинного обучения используют сложные математические модели, чтобы учиться на исторических данных и делать прогнозы на основе изученных закономерностей. Экспертная оценка предполагает использование знаний и опыта экспертов в предметной области для обоснованного прогнозирования будущего спроса.
Библиотека neutralforecast предоставляет набор инструментов и методов для прогнозирования спроса, включая статистические модели и алгоритмы машинного обучения. Используя библиотеку neutralforecast, вы можете использовать возможности передовых методов и алгоритмов прогнозирования, чтобы делать точные прогнозы будущего спроса, что может помочь вам оптимизировать свои операции, сократить расходы и повысить прибыль.
вот еще несколько подробностей о том, как использовать библиотеку neutralforecast для прогнозирования спроса:
- Установка библиотеки:
Вы можете установить библиотеку neutralforecast, используя pip. Откройте терминал или командную строку и введите:
pip install neutralforecast
2. Импорт необходимых классов и функций:
Вам необходимо импортировать следующие классы и функции, чтобы использовать библиотеку neutralforecast:
TimeSeriesData: класс, который представляет данные временных рядов и может использоваться для загрузки, преобразования и разделения данных.NeuralNetwork: класс, который представляет модель нейронной сети и может использоваться для обучения и прогнозирования.ForecastEvaluator: класс, который оценивает точность набора прогнозов.
Вы можете импортировать эти классы и функции, используя следующий код:
from neutralforecast.data import TimeSeriesData from neutralforecast.models import NeuralNetwork from neutralforecast.evaluation import ForecastEvaluator
3. Загрузка данных:
Вам необходимо загрузить данные временного ряда в объект TimeSeriesData. Класс TimeSeriesData предоставляет несколько методов для загрузки данных из различных источников, таких как файлы CSV, кадры данных Pandas и массивы NumPy.
Например, если ваши данные хранятся в файле CSV со столбцами для даты и спроса, вы можете загрузить их, используя следующий код:
data = TimeSeriesData.from_csv('my_data.csv', time_col='date', value_col='demand')
Здесь my_data.csv — это имя вашего CSV-файла, date — это имя столбца, содержащего даты вашего временного ряда, а demand — это имя столбца, содержащего значения спроса.
4. Разделение данных:
Вам необходимо разделить данные на наборы для обучения и тестирования. Для этой цели можно использовать метод split_train_test класса TimeSeriesData.
Например, чтобы разделить ваши данные на обучающий набор, содержащий 80 % данных, и тестовый набор, содержащий 20 % данных, вы можете использовать следующий код:
train_data, test_data = data.split_train_test(test_size=0.2)
Здесь test_size=0.2 указывает, что 20% данных должны использоваться для тестирования.
5. Инициализация модели:
Вам нужно инициализировать объект NeuralNetwork для представления вашей модели прогнозирования. Класс NeuralNetwork предоставляет несколько вариантов настройки архитектуры и гиперпараметров модели.
Например, чтобы создать простую нейронную сеть с прямой связью с одним скрытым слоем размером 10, вы можете использовать следующий код:
model = NeuralNetwork(hidden_units=[10])
Здесь hidden_units=[10] указывает, что модель должна иметь один скрытый слой с 10 единицами.
6. Обучение модели:
Вам необходимо обучить модель на обучающих данных, используя метод fit класса NeuralNetwork.
Например, чтобы обучить модель на 100 эпох с размером пакета 32 и скоростью обучения 0,01, вы можете использовать следующий код:
model.fit(train_data, epochs=100, batch_size=32, learning_rate=0.01)
Здесь epochs=100 указывает, что модель должна быть обучена в течение 100 эпох, batch_size=32 указывает, что модель должна использовать пакеты из 32 выборок во время обучения, а learning_rate=0.01 указывает скорость обучения оптимизатора, используемого во время обучения.
7. Делаем прогнозы:
Обученную модель можно использовать для прогнозирования с помощью метода predict класса NeuralNetwork.
Например, чтобы делать прогнозы для набора тестов, вы можете использовать следующий код:
forecasts = model.predict(test_data)
Здесь test_data — это тестовый набор данных вашего временного ряда.
8. Оценка прогнозов:
Вы можете оценить точность прогнозов, используя класс ForecastEvaluator. Класс ForecastEvaluator предоставляет несколько показателей для измерения точности прогнозов, таких как средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратическая ошибка (RMSE) и симметричная средняя абсолютная ошибка в процентах (SMAPE).
Например, для оценки прогнозов с использованием MAE, RMSE и SMAPE можно использовать следующий код:
evaluator = ForecastEvaluator() mae = evaluator.mean_absolute_error(test_data, forecasts) rmse = evaluator.root_mean_squared_error(test_data, forecasts) smape = evaluator.symmetric_mean_absolute_percentage_error(test_data, forecasts)
Здесь mean_absolute_error вычисляет MAE между фактическими значениями спроса в тестовом наборе и прогнозируемыми значениями спроса, root_mean_squared_error вычисляет RMSE между фактическими и прогнозируемыми значениями спроса, а symmetric_mean_absolute_percentage_error вычисляет SMAPE между фактическими и прогнозируемыми значениями спроса9. Визуализация прогнозов:
Вы можете визуализировать прогнозы и фактические значения спроса, используя различные библиотеки построения графиков, такие как Matplotlib или Plotly. Например, чтобы нанести фактические значения спроса и прогнозируемые значения спроса на один и тот же график, вы можете использовать следующий код:
import matplotlib.pyplot as plt
# Extract the actual demand values and the forecasted demand values
actual_demand = test_data.values
forecasted_demand = forecasts.values
# Create a time index for the demand values
time_index = test_data.time_index
# Plot the actual and forecasted demand values
plt.plot(time_index, actual_demand, label='Actual Demand')
plt.plot(time_index, forecasted_demand, label='Forecasted Demand')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Demand')
plt.legend()
plt.show()
Здесь actual_demand и forecasted_demand — это массивы NumPy, содержащие фактические и прогнозируемые значения спроса соответственно. time_index — это DatetimeIndex Pandas, который представляет временной индекс значений спроса.
Этот код создаст график, отображающий фактические значения спроса в виде синей линии и прогнозируемые значения спроса в виде оранжевой линии.
В целом, это основные шаги по использованию библиотеки neutralforecast для прогнозирования спроса. Однако есть много других опций и параметров, которые вы можете настроить для повышения точности ваших прогнозов, таких как добавление экзогенных переменных, настройка гиперпараметров модели или использование более сложных алгоритмов и архитектур.
