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
Machine Learning University: Accelerated Natural Language Processing Class

Machine Learning University: Accelerated Natural Language Processing Class This repository contains slides, notebooks and datasets for the Machine Lea

AWS Samples 2k Jan 01, 2023
Machine Learning approach for quantifying detector distortion fields

DistortionML Machine Learning approach for quantifying detector distortion fields. This project is a feasibility study for training a surrogate model

Joel Bernier 1 Nov 05, 2021
MegFlow - Efficient ML solutions for long-tailed demands.

Efficient ML solutions for long-tailed demands.

旷视天元 MegEngine 371 Dec 21, 2022
Unofficial pytorch implementation of the paper "Context Reasoning Attention Network for Image Super-Resolution (ICCV 2021)"

CRAN Unofficial pytorch implementation of the paper "Context Reasoning Attention Network for Image Super-Resolution (ICCV 2021)" This code doesn't exa

4 Nov 11, 2021
Bodywork deploys machine learning projects developed in Python, to Kubernetes.

Bodywork deploys machine learning projects developed in Python, to Kubernetes. It helps you to: serve models as microservices execute batch jobs run r

Bodywork Machine Learning 409 Jan 01, 2023
Microsoft Machine Learning for Apache Spark

Microsoft Machine Learning for Apache Spark MMLSpark is an ecosystem of tools aimed towards expanding the distributed computing framework Apache Spark

Microsoft Azure 3.9k Dec 30, 2022
Scikit-learn compatible wrapper of the Random Bits Forest program written by (Wang et al., 2016)

sklearn-compatible Random Bits Forest Scikit-learn compatible wrapper of the Random Bits Forest program written by Wang et al., 2016, available as a b

Tamas Madl 8 Jul 24, 2021
Simplify stop motion animation with machine learning.

Simplify stop motion animation with machine learning.

Nick Bild 25 Sep 15, 2022
flexible time-series processing & feature extraction

A corona statistics and information telegram bot.

PreDiCT.IDLab 206 Dec 28, 2022
Simple structured learning framework for python

PyStruct PyStruct aims at being an easy-to-use structured learning and prediction library. Currently it implements only max-margin methods and a perce

pystruct 666 Jan 03, 2023
Can a machine learning project be implemented to estimate the salaries of baseball players whose salary information and career statistics for 1986 are shared?

END TO END MACHINE LEARNING PROJECT ON HITTERS DATASET Can a machine learning project be implemented to estimate the salaries of baseball players whos

Pinar Oner 7 Dec 18, 2021
Required for a machine learning pipeline data preprocessing and variable engineering script needs to be prepared

Feature-Engineering Required for a machine learning pipeline data preprocessing and variable engineering script needs to be prepared. When the dataset

kemalgunay 5 Apr 21, 2022
Machine Learning e Data Science com Python

Machine Learning e Data Science com Python Arquivos do curso de Data Science e Machine Learning com Python na Udemy, cliqe aqui para acessá-lo. O prin

Renan Barbosa 1 Jan 27, 2022
Machine-learning-dell - Repositório com as atividades desenvolvidas no curso de Machine Learning

📚 Descrição Neste curso da Dell aprofundamos nossos conhecimentos em Machine Learning. 🖥️ Aulas (Em curso) 1.1 - Python aplicado a Data Science 1.2

Claudia dos Anjos 1 Jan 05, 2022
Decision tree is the most powerful and popular tool for classification and prediction

Diabetes Prediction Using Decision Tree Introduction Decision tree is the most powerful and popular tool for classification and prediction. A Decision

Arjun U 1 Jan 23, 2022
Contains an implementation (sklearn API) of the algorithm proposed in "GENDIS: GEnetic DIscovery of Shapelets" and code to reproduce all experiments.

GENDIS GENetic DIscovery of Shapelets In the time series classification domain, shapelets are small subseries that are discriminative for a certain cl

IDLab Services 90 Oct 28, 2022
InfiniteBoost: building infinite ensembles with gradient descent

InfiniteBoost Code for a paper InfiniteBoost: building infinite ensembles with gradient descent (arXiv:1706.01109). A. Rogozhnikov, T. Likhomanenko De

Alex Rogozhnikov 183 Jan 03, 2023
Apache Liminal is an end-to-end platform for data engineers & scientists, allowing them to build, train and deploy machine learning models in a robust and agile way

Apache Liminals goal is to operationalise the machine learning process, allowing data scientists to quickly transition from a successful experiment to an automated pipeline of model training, validat

The Apache Software Foundation 121 Dec 28, 2022
#30DaysOfStreamlit is a 30-day social challenge for you to build and deploy Streamlit apps.

30 Days Of Streamlit 🎈 This is the official repo of #30DaysOfStreamlit — a 30-day social challenge for you to learn, build and deploy Streamlit apps.

Streamlit 53 Jan 02, 2023
Painless Machine Learning for python based on scikit-learn

PlainML Painless Machine Learning Library for python based on scikit-learn. Install pip install plainml Example from plainml import KnnModel, load_ir

1 Aug 06, 2022