Webサイトの日次アクセス数の予測 Prophet

Webサイトの日次アクセス数の予測

Facebookの開発した時系列予測ツールであるProphetを使用して、Webサイトの日次アクセス数の予測を考えてみましょう。

この問題では、過去のWebサイトの日次アクセス数データを用いて、未来のアクセス数を予測します。

まずWebサイトの日次アクセス数データのサンプルデータを準備します。

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import pandas as pd

# サンプルデータを作成する
data = {'ds': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=10),
        'y': [100, 120, 150, 130, 160, 140, 170, 150, 160, 180]}
df = pd.DataFrame(data)

# CSVファイルを保存する
df.to_csv('website_access_data.csv', index=False)

以下に、この問題をProphetを使用して解くためのPythonコードを示します。

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from prophet import Prophet
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 過去のデータを読み込む
df = pd.read_csv('website_access_data.csv')
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

# Prophetモデルを作成する
model = Prophet()

# モデルを訓練する
model.fit(df)

# 未来の予測を行う
future = model.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = model.predict(future)

# 予測結果をプロットする
fig1 = model.plot(forecast)
plt.show()

このコードでは、まず過去のWebサイトの日次アクセス数データを読み込み、日付を適切な形式に変換しています。
そして、Prophetモデルを作成し、そのモデルを過去のデータで訓練しています。

次に、未来の予測を行い、その結果をプロットしています。
ここでは、未来30日間の予測を行っていますが、必要に応じてこの値を変更することができます。

最後に、model.plot()関数を使用して、予測結果をグラフとして表示しています。
このグラフは、過去のデータと未来の予測を一緒に表示しています。

これにより、未来のWebサイトのアクセス数の傾向を把握することができます。

ソースコード解説

このPythonスクリプトは、Facebookの開発した時系列予測ツールであるProphetを使用して、Webサイトの日次アクセス数の予測を行うものです。

まず、以下の行で過去のWebサイトの日次アクセス数データを読み込み、日付を適切な形式に変換しています。

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# 過去のデータを読み込む
df = pd.read_csv('website_access_data.csv')
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

次に、以下の行でProphetモデルを作成し、そのモデルを過去のデータで訓練しています。

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# Prophetモデルを作成する
model = Prophet()

# モデルを訓練する
model.fit(df)

そして、未来の予測を行い、その結果をプロットしています。

ここでは、未来30日間の予測を行っていますが、必要に応じてこの値を変更することができます。

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# 未来の予測を行う
future = model.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = model.predict(future)

# 予測結果をプロットする
fig1 = model.plot(forecast)
plt.show()

このコードでは、model.plot()関数を使用して、予測結果をグラフとして表示しています。

このグラフは、過去のデータと未来の予測を一緒に表示しています。

これにより、未来のWebサイトのアクセス数の傾向を把握することができます。

グラフ解説

このPythonコードで生成されるグラフは、Prophetを使用したWebサイトの日次アクセス数の予測結果を表示するものです。

具体的には、以下の要素が含まれます。

- 軸ラベル:

x軸には日付が、y軸にはアクセス数が表示されます。
これにより、各日のアクセス数の変動を一目瞭然に把握することができます。

- データポイント:

過去のデータは実際の値が黒い点で表示され、未来の予測は青い線で表示されます。
これにより、過去のデータと未来の予測が一つのグラフ上で比較できます。

- 信頼区間:

予測値の周囲には信頼区間が水色の帯状に表示されます。
これにより、予測の不確実性を視覚的に理解することができます。

このグラフは、Webサイトの日次アクセス数の傾向を把握することができ、また未来のアクセス数の予測についても理解することができます。