Avocado hass time series vs predict price

Overview

AVOCADO HASS TIME SERIES VÀ PREDICT PRICE

Trước khi vào Heroku muốn giao diện đẹp mọi người chuyển giúp mình theo hình bên dưới image

predict_avocado

https://avocado-hass.herokuapp.com/ deployed to Heroku

Please change setting to theme dark

Nếu trường muốn coi trên máy local host thì làm các bước sau:

Bước 1: Down code trên github về Bước 2: Vào trang streamlit để thực hiện theo hướng dẫn của treamlit: https://docs.streamlit.io/library/get-started/installation

I. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG DỮ LIỆU

  1. Mục đích
    • Dự đoán giá bơ trung bình của bơ "Hass" ở Mỹ
    • Xem xét mở rộng các loại trang trại Bơ đang có trong việc trồng bơ ở các vùng khác
    • Xây dựng mô hình dự báo giá trùng bình của bơ "Hass" ở Mỹ sau đó xem xét việc mở rộng sản xuất kinh doanh
  2. Vi sao có dự án nào ?
    • Ai (Who): Doanh nghiệp là người cần
    • Tại sao (Why): Giá bơ biến động ở các vùng khác nhau ? Có nên trồng bơ các vùng đó không ?
  3. Hiện tại
    • Công ty kinh doanh quả bơ ở rất nhiều vùng của nước Mỹ có 2 loại bơ: Bơ thường và bơ hữu cơ
    • Quy cách đóng gọi theo nhiều quy chuẩn: Small/ Large/ Xlarge Bags
    • Có 3 loại item (product look up) khác nhau: 4046, 4225, 4770
  4. Vấn đề
    • Doanh nghiệp chưa có mô hình dự báo giá bơ cho việc mở rộng
    • Tối ưu sao việc tiếp cận giá bơ tới người tiêu dùng thấp nhất
  5. Thách thức và cách tiếp cận - Challenge and Approach
    • Dữ liệu được lấy trực tiếp từ máy tính tính tiền của các nhà bán lẻ dựa trên doanh số bán lẻ thực tế của bơ Hass
    • Dữ liệu đại diện cho dữ liệu lấy từ máy quét bán lẻ hàng tuần cho lượng bán lẻ (National retail volumn - units) và giá bơ từ tháng 4/2015 đến tháng 3/2018
    • Giá Trung bình (Average Price) trong bảng phản ánh giá trên một đơn vị (mỗi quả bơ), ngay cả khi nhiều đơn vị (bơ) được bán trong bao
    • Mã tra cứu sản phẩm - Product Lookup codes (PLU’s) trong bảng chỉ dành cho bơ Hass, không dành cho các sản phẩm khác.
  6. Data obtained - Thu thập dữ liệu
    • Không thông quan nguồn cào data
    • Toàn bộ dữ liệu được đổ ra và lưu trữ trong tập tin avocado.csv với 18249 record.
    • Có 2 loại bơ trong tập dữ liệu và một số vùng khác nhau. Điều này cho phép chúng ta thực hiện tất cả các loại phân tích cho các vùng khác nhau hoặc phân tích toàn bộ nước mỹ theo một trong 2 loại bơ
  7. Đặt ra yêu cầu với bài toán

Yêu cầu 1: Với bài toán 1: thực hiện dự đoán giá bơ trung bình

  • Thực hiện các tiền xử lý dữ liệu bổ sung (nếu cần)
  • Ngoài những thuật toán regression đã được thực hiện, có thuật toán nào khác cho kết quả tốt hơn không? Thực hiện với thuật toán đó. Tổng hợp kết quả thu được."

Yêu cầu 2: Với bài toán 2: Thực hiện dự đoán giá, khả năng mở rộng trong tương lai với Organic Avocado ở vùng California

Yêu cầu 3: Hãy làm tiếp phần dự đoán giá bơ thường (Conventiton Avocado) của vùng California

Yêu cầu 4: Hãy chọn ra 1 vùng (Trong danh sách các vùng bơ "Hass" đang kinh doanh) mà bạn cho rằng trong tương lai có thể trong trọt, sản xuất kinh doanh (organic và/ hoặc Conventional Avocado). Hãy chứng minh đều này bằng cách triển khai các bài toán như đã với vùng california

II. TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG

  1. Thị trường Hoa Kỳ image
  2. Mục tiêu và cấn tiếp cận image
  3. Ai là người và cần gì ? image
  4. Kết luận image

III. HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG VÀ CHỌN CÁC TÍNH NĂNG DỰ ĐOÁN GIÁ BƠ

image

Owner
hieulmsc
Supply chain management and finance, costing analysis
hieulmsc
An open-source library of algorithms to analyse time series in GPU and CPU.

An open-source library of algorithms to analyse time series in GPU and CPU.

Shapelets 216 Dec 30, 2022
Class-imbalanced / Long-tailed ensemble learning in Python. Modular, flexible, and extensible

IMBENS: Class-imbalanced Ensemble Learning in Python Language: English | Chinese/中文 Links: Documentation | Gallery | PyPI | Changelog | Source | Downl

Zhining Liu 176 Jan 04, 2023
Implementation of different ML Algorithms from scratch, written in Python 3.x

Implementation of different ML Algorithms from scratch, written in Python 3.x

Gautam J 393 Nov 29, 2022
Mars is a tensor-based unified framework for large-scale data computation which scales numpy, pandas, scikit-learn and Python functions.

Mars is a tensor-based unified framework for large-scale data computation which scales numpy, pandas, scikit-learn and many other libraries. Documenta

2.5k Jan 07, 2023
Time series changepoint detection

changepy Changepoint detection in time series in pure python Install pip install changepy Examples from changepy import pelt from cha

Rui Gil 92 Nov 08, 2022
Built on python (Mathematical straight fit line coordinates error predictor machine learning foundational model)

Sum-Square_Error-Business-Analytical-Tool- Built on python (Mathematical straight fit line coordinates error predictor machine learning foundational m

om Podey 1 Dec 03, 2021
A Software Framework for Neuromorphic Computing

A Software Framework for Neuromorphic Computing

Lava 338 Dec 26, 2022
Probabilistic programming framework that facilitates objective model selection for time-varying parameter models.

Time series analysis today is an important cornerstone of quantitative science in many disciplines, including natural and life sciences as well as eco

Christoph Mark 129 Dec 24, 2022
GAM timeseries modeling with auto-changepoint detection. Inspired by Facebook Prophet and implemented in PyMC3

pm-prophet Pymc3-based universal time series prediction and decomposition library (inspired by Facebook Prophet). However, while Faceook prophet is a

Luca Giacomel 314 Dec 25, 2022
Implemented four supervised learning Machine Learning algorithms

Implemented four supervised learning Machine Learning algorithms from an algorithmic family called Classification and Regression Trees (CARTs), details see README_Report.

Teng (Elijah) Xue 0 Jan 31, 2022
This is my implementation on the K-nearest neighbors algorithm from scratch using Python

K Nearest Neighbors (KNN) algorithm In this Machine Learning world, there are various algorithms designed for classification problems such as Logistic

sonny1902 1 Jan 08, 2022
Automated Machine Learning Pipeline for tabular data. Designed for predictive maintenance applications, failure identification, failure prediction, condition monitoring, etc.

Automated Machine Learning Pipeline for tabular data. Designed for predictive maintenance applications, failure identification, failure prediction, condition monitoring, etc.

Amplo 10 May 15, 2022
A collection of neat and practical data science and machine learning projects

Data Science A collection of neat and practical data science and machine learning projects Explore the docs » Report Bug · Request Feature Table of Co

Will Fong 2 Dec 10, 2021
cuML - RAPIDS Machine Learning Library

cuML - GPU Machine Learning Algorithms cuML is a suite of libraries that implement machine learning algorithms and mathematical primitives functions t

RAPIDS 3.1k Dec 28, 2022
AP1 Transcription Factor Binding Site Prediction

A machine learning project that predicted binding sites of AP1 transcription factor, using ChIP-Seq data and local DNA shape information.

1 Jan 21, 2022
Diabetes Prediction with Logistic Regression

Diabetes Prediction with Logistic Regression Exploratory Data Analysis Data Preprocessing Model & Prediction Model Evaluation Model Validation: Holdou

AZİZE SULTAN PALALI 2 Oct 23, 2021
Python 3.6+ toolbox for submitting jobs to Slurm

Submit it! What is submitit? Submitit is a lightweight tool for submitting Python functions for computation within a Slurm cluster. It basically wraps

Facebook Incubator 768 Jan 03, 2023
QuickAI is a Python library that makes it extremely easy to experiment with state-of-the-art Machine Learning models.

QuickAI is a Python library that makes it extremely easy to experiment with state-of-the-art Machine Learning models.

152 Jan 02, 2023
Optuna is an automatic hyperparameter optimization software framework, particularly designed for machine learning

Optuna is an automatic hyperparameter optimization software framework, particularly designed for machine learning. It features an imperative, define-by-run style user API.

7.4k Jan 04, 2023
Backprop makes it simple to use, finetune, and deploy state-of-the-art ML models.

Backprop makes it simple to use, finetune, and deploy state-of-the-art ML models. Solve a variety of tasks with pre-trained models or finetune them in

Backprop 227 Dec 10, 2022