પાયથોન આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ: ટાઈમ સીરીઝ ફોરકાસ્ટિંગમાં ઊંડાણપૂર્વકનો અભ્યાસ

આપણા ડેટા-આધારિત વિશ્વમાં, ભવિષ્યની આગાહી કરવાની ક્ષમતા હવે રહસ્યમય કળા નથી, પરંતુ એક મહત્વપૂર્ણ વ્યવસાયિક કાર્ય છે. વૈશ્વિક રિટેલ ચેઇનમાં વેચાણની આગાહી કરવાથી લઈને સ્માર્ટ સિટી માટે ઊર્જા વપરાશની આગાહી કરવા સુધી, ભવિષ્યના વલણોની અપેક્ષા રાખવી એ મુખ્ય સ્પર્ધાત્મક લાભ છે. આ આગાહી શક્તિના કેન્દ્રમાં ટાઈમ સીરીઝ ફોરકાસ્ટિંગ રહેલું છે, અને આધુનિક ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે પસંદગીનું સાધન પાયથોન છે.

આ વ્યાપક માર્ગદર્શિકા તમને પાયથોનનો ઉપયોગ કરીને ટાઈમ સીરીઝ ફોરકાસ્ટિંગની દુનિયામાં લઈ જશે. અમે મૂળભૂત બાબતોથી શરૂઆત કરીશું, ક્લાસિકલ આંકડાકીય મોડેલ્સનું અન્વેષણ કરીશું, આધુનિક મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ તકનીકોમાં ઊંડા ઉતરીશું, અને તમને મજબૂત ફોરકાસ્ટિંગ મોડેલ્સ બનાવવા, મૂલ્યાંકન કરવા અને ગોઠવવા માટે જ્ઞાનથી સજ્જ કરીશું. ભલે તમે ડેટા વિશ્લેષક હો, મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયર હો, અથવા વ્યવસાયિક નેતા હો, આ લેખ તમને ઐતિહાસિક ડેટાને કાર્યક્ષમ ભવિષ્યની સમજમાં ફેરવવા માટે વ્યવહારુ માર્ગ નકશો પ્રદાન કરશે.

ટાઈમ સીરીઝ ડેટાના મૂળભૂત સિદ્ધાંતોને સમજવું

મોડેલ બનાવતા પહેલા, આપણે આપણા ડેટાના અનન્ય સ્વભાવને સમજવો જોઈએ. ટાઈમ સીરીઝ એ સમયના અનુક્રમિક, સમાન અંતરે આવેલા બિંદુઓ પર એકત્રિત કરાયેલા ડેટા પોઈન્ટ્સનો ક્રમ છે. આ ટેમ્પોરલ અવલંબન તેને કાર્ય કરવા માટે પડકારજનક અને રસપ્રદ બંને બનાવે છે.

ટાઈમ સીરીઝ ડેટાને શું ખાસ બનાવે છે?

ટાઈમ સીરીઝ ડેટાને સામાન્ય રીતે ચાર મુખ્ય ઘટકોમાં વિઘટિત કરી શકાય છે:

• વલણ (Trend): ડેટાની અંતર્ગત લાંબા ગાળાની દિશા. શું તે સમય જતાં સામાન્ય રીતે વધી રહી છે, ઘટી રહી છે કે સ્થિર રહી છે? ઉદાહરણ તરીકે, સ્માર્ટફોનના વૈશ્વિક અપનાવવામાં એક દાયકાથી વધુ સમયથી સતત ઉછાળો જોવા મળ્યો છે.
• મોસમીપણું (Seasonality): અનુમાનિત, પુનરાવર્તિત પેટર્ન અથવા વધઘટ જે નિશ્ચિત અંતરાલે થાય છે. દર વર્ષે રજાઓની મોસમમાં રિટેલ વેચાણમાં ટોચ પર પહોંચવું અથવા અઠવાડિયાના દિવસોમાં વેબસાઇટ ટ્રાફિકમાં વધારો થવાનું વિચારો.
• ચક્રીયતા (Cyclicality): એવી પેટર્ન જે નિશ્ચિત સમયગાળાની નથી, જે ઘણીવાર વ્યાપક આર્થિક અથવા વ્યવસાયિક ચક્ર સાથે સંબંધિત હોય છે. આ ચક્ર મોસમી પેટર્ન કરતાં લાંબા અને વધુ પરિવર્તનશીલ હોય છે. ઘણા વર્ષો સુધી ચાલતું તેજી-મંદીનું વ્યવસાયિક ચક્ર તેનું ઉત્તમ ઉદાહરણ છે.
• અનિયમિતતા (અથવા નોઈઝ): ડેટાનો રેન્ડમ, અણધાર્યો ઘટક જે વલણ, મોસમ અને ચક્રને ધ્યાનમાં લીધા પછી બાકી રહે છે. તે સિસ્ટમમાં રહેલી સહજ રેન્ડમનેસનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે.

સ્થિરતાનું મહત્વ

ક્લાસિકલ ટાઈમ સીરીઝ વિશ્લેષણમાં સૌથી મહત્વપૂર્ણ ખ્યાલો પૈકી એક છે સ્થિરતા (stationarity). ટાઈમ સીરીઝ સ્થિર ત્યારે ગણાય છે જો તેના આંકડાકીય ગુણધર્મો – ખાસ કરીને મધ્યક, વિચરણ અને ઓટોકોરીલેશન – સમય જતાં બધા સ્થિર રહે. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, સ્થિર શ્રેણી એટલે જેનો વ્યવહાર સમય જતાં બદલાતો નથી.

આટલું મહત્વનું કેમ છે? ARIMA જેવા ઘણા પરંપરાગત ફોરકાસ્ટિંગ મોડેલ્સ એ ધારણા પર આધારિત છે કે ટાઈમ સીરીઝ સ્થિર છે. તેઓ એવી પ્રક્રિયાને મોડેલ કરવા માટે રચાયેલ છે જે આંકડાકીય દ્રષ્ટિએ સ્થિર હોય. જો કોઈ શ્રેણી બિન-સ્થિર હોય (દા.ત., તેમાં સ્પષ્ટ વલણ હોય), તો સચોટ આગાહી કરવાની મોડેલની ક્ષમતા ગંભીર રીતે જોખમાય છે.

સદભાગ્યે, આપણે ઘણીવાર બિન-સ્થિર શ્રેણીને ડિફરન્સિંગ (વર્તમાન અવલોકનમાંથી પાછલા અવલોકનને બાદ કરવું) જેવી તકનીકો દ્વારા અથવા લોગરીથમિક કે સ્ક્વેર રૂટ ટ્રાન્સફોર્મેશન લાગુ કરીને સ્થિર શ્રેણીમાં રૂપાંતરિત કરી શકીએ છીએ.

ફોરકાસ્ટિંગ માટે તમારું પાયથોન પર્યાવરણ સેટ કરવું

પાયથોનની શક્તિ તેના ઓપન-સોર્સ લાઇબ્રેરીઓના વિશાળ ઇકોસિસ્ટમમાંથી આવે છે. ટાઈમ સીરીઝ ફોરકાસ્ટિંગ માટે, કેટલીક લાયબ્રેરીઓ અત્યંત આવશ્યક છે.

તમને જોઈતી આવશ્યક લાયબ્રેરીઓ

• pandas: પાયથોનમાં ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને વિશ્લેષણ માટેનો પાયાનો પથ્થર. તેનો શક્તિશાળી ડેટાફ્રેમ ઓબ્જેક્ટ અને વિશિષ્ટ ટાઈમ-સીરીઝ કાર્યક્ષમતાઓ અનિવાર્ય છે.
• NumPy: વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ માટેનું મૂળભૂત પેકેજ, જે મોટા, બહુ-પરિમાણીય એરે અને મેટ્રિસિસ માટે સપોર્ટ પૂરો પાડે છે.
• Matplotlib & Seaborn: ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન માટેની મુખ્ય લાયબ્રેરીઓ. તમારી ટાઈમ સીરીઝના પ્લોટ્સ બનાવવું એ તેની પેટર્નને સમજવા માટેનું પ્રથમ પગલું છે.
• statsmodels: આંકડાકીય મોડેલિંગ માટેનું એક પાવરહાઉસ. તે ARIMA અને SARIMA જેવા ક્લાસિકલ ટાઈમ સીરીઝ મોડેલ્સ સહિત અનેક વિવિધ આંકડાકીય મોડેલ્સના અનુમાન માટે ક્લાસ અને કાર્યો પૂરા પાડે છે.
• scikit-learn: સામાન્ય હેતુવાળા મશીન લર્નિંગ માટેની સૌથી લોકપ્રિય લાયબ્રેરી. અમે તેનો ઉપયોગ ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ, ફીચર એન્જિનિયરિંગ અને ફોરકાસ્ટિંગ સમસ્યાઓ પર ML મોડેલ્સ લાગુ કરવા માટે કરીએ છીએ.
• Prophet: મેટા (પૂર્વ ફેસબુક) દ્વારા વિકસિત, આ લાયબ્રેરીને મોટા પાયે ફોરકાસ્ટિંગને સરળ અને સુલભ બનાવવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે, ખાસ કરીને મજબૂત મોસમી અસરો ધરાવતી વ્યવસાય-સંબંધિત ટાઈમ સીરીઝ માટે.
• TensorFlow & Keras / PyTorch: આ ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક છે જે LSTMs જેવા અત્યાધુનિક મોડેલ્સ બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે, જે અનુક્રમિક ડેટામાં અત્યંત જટિલ, બિન-રેખીય પેટર્ન કેપ્ચર કરી શકે છે.

તમારા ડેટાને લોડ અને તૈયાર કરવો

ડેટાની તૈયારી એક મહત્વપૂર્ણ પ્રથમ પગલું છે. મોટાભાગનો ટાઈમ સીરીઝ ડેટા CSV અથવા Excel ફાઇલો જેવા ફોર્મેટમાં આવે છે. પાંડાસનો ઉપયોગ કરીને, આપણે આ ડેટાને લોડ કરી શકીએ છીએ અને વિશ્લેષણ માટે સેટ કરી શકીએ છીએ. સૌથી મહત્વપૂર્ણ પગલું એ સુનિશ્ચિત કરવાનું છે કે તમારા ડેટામાં યોગ્ય ડેટટાઈમઈન્ડેક્સ છે.

            
import pandas as pd

# Load the dataset
# Assume 'data.csv' has two columns: 'Date' and 'Sales'
df = pd.read_csv('data.csv')

# Convert the 'Date' column to a datetime object
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# Set the 'Date' column as the index
df.set_index('Date', inplace=True)

# Now our DataFrame is indexed by time, which is ideal for forecasting
print(df.head())

            

              
                Copy
              
            
          

એક વ્યવહારુ ઝાંખી: ડેટાથી ફોરકાસ્ટ સુધી

ચાલો કાલ્પનિક વૈશ્વિક વેચાણ ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરીને ટાઈમ સીરીઝ ફોરકાસ્ટિંગ પ્રોજેક્ટ માટેના લાક્ષણિક વર્કફ્લોમાંથી પસાર થઈએ.

પગલું 1: એક્સપ્લોરેટરી ડેટા એનાલિસિસ (EDA)

તમારા ડેટાને પહેલા જોયા વિના ક્યારેય મોડેલિંગ શરૂ કરશો નહીં. વિઝ્યુલાઇઝેશન મુખ્ય છે.

ટાઈમ સીરીઝને વિઝ્યુઅલાઇઝ કરો: એક સરળ લાઇન પ્લોટ વલણો, મોસમ અને કોઈપણ અસામાન્ય ઘટનાઓ પ્રગટ કરી શકે છે.

            
import matplotlib.pyplot as plt

df['Sales'].plot(figsize=(12, 6), title='Global Sales Over Time')
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

શ્રેણીનું વિઘટન કરો: ઘટકોનું સ્પષ્ટ ચિત્ર મેળવવા માટે, આપણે `statsmodels` નો ઉપયોગ કરીને શ્રેણીને તેના વલણ, મોસમી અને શેષ ભાગોમાં વિઘટિત કરી શકીએ છીએ.

            
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

result = seasonal_decompose(df['Sales'], model='additive', period=12) # Assuming monthly data with yearly seasonality
result.plot()
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

સ્થિરતા તપાસો: સ્થિરતા માટેની એક સામાન્ય આંકડાકીય કસોટી ઓગમેન્ટેડ ડિકી-ફુલર (ADF) ટેસ્ટ છે. નલ હાઇપોથેસિસ એ છે કે શ્રેણી બિન-સ્થિર છે. જો કસોટીમાંથી p-મૂલ્ય નોંધપાત્ર સ્તર (દા.ત., 0.05) કરતાં ઓછું હોય, તો આપણે નલ હાઇપોથેસિસને નકારી શકીએ છીએ અને શ્રેણી સ્થિર છે તેવું નિષ્કર્ષ કાઢી શકીએ છીએ.

પગલું 2: ક્લાસિકલ ફોરકાસ્ટિંગ મોડેલ્સ

ક્લાસિકલ આંકડાકીય મોડેલ્સ દાયકાઓથી ટાઈમ સીરીઝ ફોરકાસ્ટિંગનો પાયો રહ્યા છે અને હજુ પણ અત્યંત શક્તિશાળી અને સમજવામાં સરળ છે.

ARIMA: ટાઈમ સીરીઝ ફોરકાસ્ટિંગનું કાર્યસાધક મોડેલ

ARIMA નો અર્થ છે ઓટોરિગ્રેસિવ ઇન્ટિગ્રેટેડ મૂવિંગ એવરેજ (Autoregressive Integrated Moving Average). તે એક બહુમુખી મોડેલ છે જે ત્રણ ઘટકોને જોડે છે:

• AR (ઓટોરિગ્રેસિવ): એક રિગ્રેશન મોડેલ જે અવલોકન અને કેટલાક લેગ્ડ અવલોકનો (p) વચ્ચેના નિર્ભર સંબંધનો ઉપયોગ કરે છે.
• I (ઇન્ટિગ્રેટેડ): ટાઈમ સીરીઝને સ્થિર બનાવવા માટે કાચા અવલોકનોના ડિફરન્સિંગનો ઉપયોગ.
• MA (મૂવિંગ એવરેજ): એક મોડેલ જે અવલોકન અને લેગ્ડ અવલોકનો પર લાગુ કરાયેલા મૂવિંગ એવરેજ મોડેલમાંથી શેષ ભૂલ વચ્ચેના નિર્ભરતાનો ઉપયોગ કરે છે.

મોડેલને ARIMA(p, d, q) તરીકે દર્શાવવામાં આવે છે. આ પરિમાણો માટે શ્રેષ્ઠ મૂલ્યો શોધવા એ મોડેલિંગ પ્રક્રિયાનો મુખ્ય ભાગ છે.

            
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Assume data is split into train and test sets
# model = ARIMA(train_data['Sales'], order=(5, 1, 0))
# model_fit = model.fit()

# Get forecast
# forecast = model_fit.forecast(steps=len(test_data))

            

              
                Copy
              
            
          

SARIMA: મોસમીપણું કુશળતાપૂર્વક સંભાળવું

SARIMA (સીઝનલ ARIMA) એ ARIMA નું વિસ્તરણ છે જે મોસમી ઘટક સાથે ટાઈમ સીરીઝ ડેટાને સ્પષ્ટપણે સપોર્ટ કરે છે. તે મોસમી પેટર્નને ધ્યાનમાં લેવા માટે પરિમાણોનો બીજો સમૂહ (P, D, Q, m) ઉમેરે છે.

            
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# model = SARIMAX(train_data['Sales'], order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
# model_fit = model.fit()

            

              
                Copy
              
            
          

પગલું 3: મશીન લર્નિંગ અભિગમો

આપણે ટાઈમ સીરીઝની સમસ્યાને સુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ સમસ્યા તરીકે પણ રજૂ કરી શકીએ છીએ. આ આપણને ગ્રેડિયન્ટ બુસ્ટિંગ જેવા શક્તિશાળી મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે.

ટાઈમ સીરીઝ માટે ફીચર એન્જિનિયરિંગ

ML મોડેલ્સનો ઉપયોગ કરવા માટે, આપણે આપણા સમય-ઈન્ડેક્સ કરેલા ડેટામાંથી ફીચર્સ બનાવવાની જરૂર છે. આમાં શામેલ હોઈ શકે છે:

• સમય-આધારિત ફીચર્સ: વર્ષ, મહિનો, અઠવાડિયાનો દિવસ, ક્વાર્ટર, વર્ષનું અઠવાડિયું.
• લેગ ફીચર્સ: પાછલા સમયના પગલાં પર શ્રેણીનું મૂલ્ય (દા.ત., પાછલા મહિનાનું વેચાણ).
• રોલિંગ વિન્ડો ફીચર્સ: ચોક્કસ સમયગાળામાં રોલિંગ મધ્યક અથવા રોલિંગ સ્ટાન્ડર્ડ ડેવિએશન જેવા આંકડા.

XGBoost અથવા LightGBM જેવા મોડેલ્સનો ઉપયોગ કરવો

એકવાર આપણી પાસે ફીચર સેટ હોય, પછી આપણે ટાર્ગેટ વેરીએબલની આગાહી કરવા માટે XGBoost જેવા રિગ્રેશન મોડેલને તાલીમ આપી શકીએ છીએ. ટાર્ગેટ એ મૂલ્ય છે જેની આપણે આગાહી કરવા માંગીએ છીએ (દા.ત., `Sales`), અને ફીચર્સ એ એન્જિનિયર્ડ સમય-આધારિત અને લેગ ફીચર્સ છે.

પગલું 4: જટિલ પેટર્ન માટે ડીપ લર્નિંગ

બિન-રેખીય પેટર્ન સાથેની અત્યંત જટિલ ટાઈમ સીરીઝ માટે, ડીપ લર્નિંગ મોડેલ્સ શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન આપી શકે છે.

LSTM નેટવર્ક્સ: ભૂતકાળને યાદ રાખવું

લોંગ શોર્ટ-ટર્મ મેમરી (LSTM) નેટવર્ક્સ એ રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક (RNN) નો એક પ્રકાર છે જે ખાસ કરીને લાંબા ગાળાની નિર્ભરતા શીખવા માટે રચાયેલ છે. તેઓ ટાઈમ સીરીઝ જેવા અનુક્રમિક ડેટા માટે યોગ્ય છે કારણ કે તેમની પાસે આંતરિક 'મેમરી' હોય છે જે ભવિષ્યની આગાહીઓને જાણ કરવા માટે પાછલા સમયના પગલાંથી માહિતી જાળવી શકે છે.

LSTM મોડેલ બનાવવામાં શામેલ છે:

1. ડેટાનું સ્કેલિંગ કરવું (ન્યુરલ નેટવર્ક્સ સ્કેલ કરેલા ડેટા સાથે વધુ સારી રીતે કાર્ય કરે છે, દા.ત., 0 અને 1 ની વચ્ચે).
2. ડેટાને નિશ્ચિત લંબાઈના અનુક્રમોમાં પુનર્ગઠન કરવું (દા.ત., આગલા દિવસની આગાહી કરવા માટે છેલ્લા 60 દિવસના ડેટાનો ઉપયોગ કરો).
3. કેરાસ (Keras) અથવા પાઈટૉર્ચ (PyTorch) જેવી લાયબ્રેરીનો ઉપયોગ કરીને LSTM આર્કિટેક્ચર બનાવવું.
4. તાલીમ ડેટા પર મોડેલને તાલીમ આપવી અને તેનો ઉપયોગ ભવિષ્યના મૂલ્યોની આગાહી કરવા માટે કરવો.

તમારી આગાહીનું મૂલ્યાંકન: તમારી આગાહીઓ કેટલી સારી છે?

જો તમને ખબર ન હોય કે મોડેલ કેટલું સારું પ્રદર્શન કરે છે તો તે નકામું છે. મૂલ્યાંકન એક મહત્વપૂર્ણ પગલું છે.

મુખ્ય પ્રદર્શન મેટ્રિક્સ

તમારી આગાહીઓની ચોકસાઈનું મૂલ્યાંકન કરવા માટેના સામાન્ય મેટ્રિક્સમાં શામેલ છે:

• મીન એબ્સોલ્યુટ એરર (MAE): અનુમાનિત અને વાસ્તવિક મૂલ્યો વચ્ચેના નિરપેક્ષ તફાવતોની સરેરાશ. તે સમજવામાં અને અર્થઘટન કરવામાં સરળ છે.
• મીન સ્ક્વેર્ડ એરર (MSE): વર્ગીકૃત તફાવતોની સરેરાશ. તે MAE કરતાં મોટી ભૂલોને વધુ સખત રીતે દંડિત કરે છે.
• રૂટ મીન સ્ક્વેર્ડ એરર (RMSE): MSE નું વર્ગમૂળ. તે મૂળ ડેટાના સમાન એકમોમાં હોય છે, જે તેને MSE કરતાં વધુ સમજવા યોગ્ય બનાવે છે.
• મીન એબ્સોલ્યુટ પર્સેન્ટેજ એરર (MAPE): નિરપેક્ષ ટકાવારી ભૂલોની સરેરાશ. તે ચોકસાઈને ટકાવારી તરીકે દર્શાવે છે, જે વ્યવસાયિક રિપોર્ટિંગ માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે.

હોલ્ડ-આઉટ ટેસ્ટ સેટનું મહત્વ

સ્ટાન્ડર્ડ મશીન લર્નિંગ સમસ્યાઓથી વિપરીત, તમે તાલીમ અને પરીક્ષણ માટે ટાઈમ સીરીઝ ડેટાને રેન્ડમલી વિભાજિત કરી શકતા નથી. આમ કરવાથી ડેટા લીકેજ થઈ શકે છે, જ્યાં મોડેલ ભવિષ્યની માહિતીમાંથી શીખે છે જેની તેને ઍક્સેસ ન હોવી જોઈએ. વિભાજન હંમેશા ટેમ્પોરલ ક્રમનું સન્માન કરવું જોઈએ: ભૂતકાળ પર તાલીમ આપો, અને સૌથી તાજા ડેટા પર પરીક્ષણ કરો.

અદ્યતન વિષયો અને આધુનિક લાયબ્રેરીઓ

પ્રોફેટ સાથે ફોરકાસ્ટિંગને સ્વયંસંચાલિત કરવું

પ્રોફેટ એ મેટાની કોર ડેટા સાયન્સ ટીમ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલી એક લાયબ્રેરી છે. તેને અત્યંત સ્વયંસંચાલિત અને ટ્યુનેબલ બનાવવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે, જે તેને વ્યવસાયિક ફોરકાસ્ટિંગ એપ્લિકેશન્સ માટે ઉત્તમ પસંદગી બનાવે છે. તે મજબૂત મોસમી અસરો અને ઐતિહાસિક ડેટાની ઘણી મોસમ ધરાવતી ટાઈમ સીરીઝ સાથે શ્રેષ્ઠ કાર્ય કરે છે.

પ્રોફેટની મુખ્ય શક્તિઓ તેની ક્ષમતાઓમાં છે:

• બહુવિધ મોસમીતા (દા.ત., સાપ્તાહિક, વાર્ષિક) ને આપમેળે હેન્ડલ કરવું.
• રજાઓ અને ખાસ ઇવેન્ટ્સની અસરનો સમાવેશ કરવો.
• ગુમ થયેલ ડેટા અને આઉટલાયર્સને મજબૂત રીતે હેન્ડલ કરવું.

            
# from prophet import Prophet

# # Prophet requires the columns to be named 'ds' (datestamp) and 'y' (target)
# df_prophet = df.reset_index().rename(columns={'Date': 'ds', 'Sales': 'y'})

# model = Prophet()
# model.fit(df_prophet)

# future = model.make_future_dataframe(periods=365)
# forecast = model.predict(future)

# model.plot(forecast)

            

              
                Copy
              
            
          

મલ્ટિવેરિયેટ ટાઈમ સીરીઝ ફોરકાસ્ટિંગ

અત્યાર સુધી, આપણે એકચલ (univariate) ફોરકાસ્ટિંગ (તેના પોતાના ભૂતકાળના આધારે એકલ શ્રેણીની આગાહી કરવી) વિશે ચર્ચા કરી છે. બહુચલ (Multivariate) ફોરકાસ્ટિંગમાં એકલ લક્ષ્યની આગાહી કરવા માટે બહુવિધ સમય-નિર્ભર ચલનો ઉપયોગ શામેલ છે. ઉદાહરણ તરીકે, તમે તમારા વેચાણની આગાહી કરવા માટે માર્કેટિંગ ખર્ચ, આર્થિક સૂચકાંકો અને સ્પર્ધક કિંમત નિર્ધારણ (બધા ટાઈમ સીરીઝ તરીકે) નો ઉપયોગ કરી શકો છો. VAR (વેક્ટર ઓટોરિગ્રેસન) અને VECMs જેવા મોડેલ્સ, તેમજ વધુ જટિલ ડીપ લર્નિંગ આર્કિટેક્ચર, આ દૃશ્યોને હેન્ડલ કરી શકે છે.

નિષ્કર્ષ: પાયથોન સાથે ફોરકાસ્ટિંગનું ભવિષ્ય

ટાઈમ સીરીઝ ફોરકાસ્ટિંગ એક સમૃદ્ધ અને વૈવિધ્યસભર ક્ષેત્ર છે, અને પાયથોન કોઈપણ ફોરકાસ્ટિંગ પડકારને પહોંચી વળવા માટે એક સંપૂર્ણ ઇકોસિસ્ટમ પ્રદાન કરે છે. અમે વલણો અને મોસમીતાના પાયાના ખ્યાલોથી લઈને અત્યાધુનિક ડીપ લર્નિંગ મોડેલ્સના અમલીકરણ સુધીની યાત્રા કરી છે.

મુખ્ય શીખ એ છે કે બધી સમસ્યાઓ માટે કોઈ એક 'શ્રેષ્ઠ' મોડેલ નથી. પસંદગી તમારા ડેટાની લાક્ષણિકતાઓ, તમારા ફોરકાસ્ટિંગ ક્ષિતિજ અને તમારી ચોક્કસ વ્યવસાયિક જરૂરિયાતો પર આધારિત છે. એક સરળ ARIMA મોડેલ સ્થિર, અનુમાનિત ડેટા માટે સંપૂર્ણ હોઈ શકે છે, જ્યારે અસ્થિર નાણાકીય બજારોની સૂક્ષ્મતાને પકડવા માટે જટિલ LSTM નેટવર્કની જરૂર પડી શકે છે.

ચર્ચા કરાયેલા સાધનો અને તકનીકો – ડેટા તૈયારી અને EDA થી લઈને મોડેલિંગ અને મૂલ્યાંકન સુધી – માં નિપુણતા મેળવીને, તમે પાયથોનની શક્તિનો લાભ લઈને ઐતિહાસિક ડેટાને વ્યૂહાત્મક સંપત્તિમાં રૂપાંતરિત કરી શકો છો, જે ભવિષ્ય માટે વધુ જાણકાર નિર્ણયો અને સક્રિય વ્યૂહરચનાઓને સક્ષમ બનાવે છે.