python 采购需求量预测 时序模型 多维度 实例

以下是一个基于Python的采购需求量预测时序模型多维度实例：

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在本例中，我们将使用一个包含历史销售数据的数据集，其中包含以下几个维度：时间、产品、地区和销售数量。

import pandas as pd
import numpy as np

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

接下来，我们需要对数据进行处理，以便使用时序模型进行预测。我们将使用Pandas库来对数据进行分组和聚合，然后创建一个新的DataFrame，其中包含每个产品、地区和时间点的总销售量。

# 按产品、地区和时间点进行分组和聚合
grouped = df.groupby(['Product', 'Region', 'Date'], as_index=False).agg({'Sales': 'sum'})

# 创建新的DataFrame，其中包含每个产品、地区和时间点的总销售量
sales_data = pd.DataFrame(columns=['Product', 'Region', 'Date', 'Sales'])

for product in grouped.Product.unique():
    for region in grouped.Region.unique():
        temp_df = grouped[(grouped.Product == product) & (grouped.Region == region)]
        sales_data = sales_data.append({'Product': product, 'Region': region, 'Date': temp_df.Date, 'Sales': temp_df.Sales}, ignore_index=True)

接下来，我们将使用Prophet库来创建时序模型并进行预测。Prophet是Facebook开源的一个开放源代码时间序列分析工具，它可以自动拟合不同类型的时间序列数据，包括季节性、节假日效应等。

from fbprophet import Prophet

# 创建Prophet模型并拟合数据
model = Prophet()
model.fit(sales_data)

# 创建一个DataFrame，包含未来12个月的时间点
future = model.make_future_dataframe(periods=12, freq='M')

# 进行预测
forecast = model.predict(future)

最后，我们可以将预测结果可视化，并根据预测结果进行采购决策。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制预测结果
fig = model.plot(forecast)
plt.show()

# 获取预测结果中的最后12个月的数据
last_year_data = forecast.iloc[-12:]

# 根据预测结果进行采购决策
for index, row in last_year_data.iterrows():
    if row['yhat'] > row['yhat_upper']:
        print('采购更多产品 %s 在区域 %s' % (row['Product'], row['Region']))
    elif row['yhat'] < row['yhat_lower']:
        print('减少采购产品 %s 在区域 %s' % (row['Product'], row['Region']))
    else:
        print('保持产品 %s 在区域 %s 的采购量不变' % (row['Product'], row['Region']))