Wie kann Python verwendet werden, um Datentrends zu prognostizieren?

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Die Vorhersage von Datentrends ist eine wesentliche Fähigkeit für Operations Research (ODER), da es hilft, Entscheidungen zu optimieren, Ressourcen zu planen und Änderungen zu antizipieren. Python ist eine leistungsstarke und vielseitige Programmiersprache, mit der verschiedene Prognosemethoden durchgeführt werden können, von einfach bis komplex. In diesem Artikel werden wir einige der Möglichkeiten untersuchen, wie Python zur Vorhersage von Datentrends verwendet werden kann, und wie Sie mit einigen der beliebtesten Bibliotheken und Tools beginnen können.

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Ahmet Kandakoglu

Senior Manager, Data Science and Advanced Analytics @ IATA | Researcher | Lecturer | Top Operations Research Voice on…

1 Warum Python?

Python hat viele Vorteile für die Vorhersage von Datentrends, wie z. B. seine leicht zu erlernende Syntax, ein reichhaltiges und vielfältiges Ökosystem von Bibliotheken und Paketen, die verschiedene Prognosetechniken unterstützen, eine starke Gemeinschaft von Entwicklern und Benutzern und die Möglichkeit, sich in andere Sprachen und Plattformen zu integrieren. Mit Python können Sie Bibliotheken wie pandas, numpy, statsmodels, scikit-learn und tensorflow verwenden, um Ihre Prognosebemühungen zu unterstützen. Darüber hinaus bietet die Python-Community Unterstützung und Anleitung in Foren und Blogs, was es einfacher macht, bei Bedarf Hilfe zu erhalten. Darüber hinaus kann Python in andere Sprachen wie R, SQL, Excel oder Webanwendungen integriert werden, um die Funktionalität und Kompatibilität zu erhöhen.

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Ahmet Kandakoglu

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I think you should not limit yourself to Python. R is very powerful with many libraries for statistical time series forecasting. I have been using R for my forecasting analytics course, focused on traditional methods as well as a limited focused on advanced methods. On the other hand, since machine learning methods have been increasingly adopted to solve forecasting problems, Python becomes a popular choice, especially in the industry with extensive library support.

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2 Wie importiere und bearbeite ich Daten?

Bevor Sie Datentrends prognostizieren können, müssen Sie Ihre Daten importieren und bearbeiten, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Python bietet mehrere Optionen zum Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. CSV-Dateien, Datenbanken, APIs oder Web Scraping. Einige der gebräuchlichsten Bibliotheken zum Importieren von Daten sind Pandas, Requests und BeautifulSoup.

Sobald Sie Ihre Daten importiert haben, müssen Sie sie bearbeiten, um sie für die Prognose vorzubereiten. Dies kann das Bereinigen, Filtern, Aggregieren, Transformieren oder Visualisieren Ihrer Daten umfassen. Einige der gebräuchlichsten Bibliotheken zum Bearbeiten von Daten sind pandas, numpy, matplotlib und seaborn.

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3 Wie wählt man eine Prognosemethode aus?

Die Wahl einer Prognosemethode ist keine Einheitsentscheidung, da verschiedene Methoden unterschiedliche Annahmen, Stärken und Einschränkungen haben. Die Auswahl einer Methode hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. der Art und den Eigenschaften der Daten, dem Zweck und Umfang der Prognose, der Verfügbarkeit und Qualität der Daten sowie der Komplexität und Flexibilität der Methode. Zu den gängigen Prognosemethoden gehören Zeitreihenmethoden, wie z. B. exponentielle Glättung oder ARIMA; Regressionsmethoden wie lineare Regression oder polynomiale Regression; und Methoden des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume oder neuronale Netze. Jeder dieser Ansätze verwendet historische Daten, um Muster und Beziehungen zu modellieren und Vorhersagen zu treffen.

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Ahmet Kandakoglu

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There are many factors affecting the choice of an appropriate forecasting method as mentioned in the article. Herein I would like to emphasize only one point. When there is a tie between any two methods, my recommendation is to use a causal/associative one (i.e. regression, causal machine learning methods). I have always observed that the decision makers/executives are interested in robust and explainable forecast as well as further actions based on the forecast. In other words, they need a better understanding of the underlying factors and their association to the forecast. At this point, a general strategy of choosing a causal method (if possible) will help you to support their decision and further actions.

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4 Wie implementiert man eine Prognosemethode?

Um eine Prognosemethode in Python zu implementieren, müssen Sie Ihre Daten in Trainings- und Testsätze aufteilen, um eine Überanpassung zu verhindern und die Leistung Ihres Modells zu bewerten. Nachdem Sie Ihr Modell ausgewählt und an die Trainingsdaten angepasst haben, können Sie mithilfe der entsprechenden Bibliothek und Funktion für Ihre Methode die Parameter optimieren, um die Modellanpassung zu optimieren. Treffen Sie dann Vorhersagen für die Testdaten mit der Vorhersage- oder Prognosefunktion Ihres Modells und generieren Sie die Prognosewerte und -intervalle für den gewünschten Horizont. Bewerten Sie abschließend die Genauigkeit Ihres Modells anhand von Metriken wie dem mittleren absoluten Fehler, dem mittleren quadratischen Fehler, dem mittleren absoluten prozentualen Fehler oder dem R-Quadrat, und vergleichen Sie Ihre Vorhersagen mit den tatsächlichen Werten.

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5 Wie können Sie Ihre Prognose verbessern?

Keine Prognose ist perfekt, und es gibt immer Raum für Verbesserungen. Um Ihre Prognose zu verbessern, sollten Sie Ihre Daten untersuchen und verstehen, verschiedene Methoden experimentieren und vergleichen sowie Ihr Modell aktualisieren und verfeinern. Python bietet eine Vielzahl von Optionen, Bibliotheken und Ressourcen, um verschiedene Prognosemethoden durchzuführen. Als Anfänger oder Experte im OP können Sie Python verwenden, um Ihre Prognosefähigkeiten und -ergebnisse zu verbessern. Welche Prognosemethoden haben Sie in Python verwendet oder möchten Sie lernen?

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6 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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1 Warum Python?

2 Wie importiere und bearbeite ich Daten?

3 Wie wählt man eine Prognosemethode aus?

4 Wie implementiert man eine Prognosemethode?

5 Wie können Sie Ihre Prognose verbessern?

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