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
Toolss - Automatic installer of hacking tools (ONLY FOR TERMUKS!)

Tools Автоматический установщик хакерских утилит (ТОЛЬКО ДЛЯ ТЕРМУКС!) Оригиналь

14 Jan 05, 2023
CS 7301: Spring 2021 Course on Advanced Topics in Optimization in Machine Learning

CS 7301: Spring 2021 Course on Advanced Topics in Optimization in Machine Learning

Rishabh Iyer 141 Nov 10, 2022
A repository to work on Machine Learning course. Select an algorithm to classify writer's gender, of Hebrew texts.

MachineLearning A repository to work on Machine Learning course. Select an algorithm to classify writer's gender, of Hebrew texts. Tested algorithms:

Haim Adrian 1 Feb 01, 2022
Auto updating website that tracks closed & open issues/PRs on scikit-learn/scikit-learn.

Repository Status for Scikit-learn Live webpage Auto updating website that tracks closed & open issues/PRs on scikit-learn/scikit-learn. Running local

Thomas J. Fan 6 Dec 27, 2022
Predicting Keystrokes using an Audio Side-Channel Attack and Machine Learning

Predicting Keystrokes using an Audio Side-Channel Attack and Machine Learning My

3 Apr 10, 2022
LiuAlgoTrader is a scalable, multi-process ML-ready framework for effective algorithmic trading

LiuAlgoTrader is a scalable, multi-process ML-ready framework for effective algorithmic trading. The framework simplify development, testing, deployment, analysis and training algo trading strategies

Amichay Oren 458 Dec 24, 2022
Time-series momentum for momentum investing strategy

Time-series-momentum Time-series momentum strategy. You can use the data_analysis.py file to find out the best trigger and window for a given asset an

Victor Caldeira 3 Jun 18, 2022
Deepchecks is a Python package for comprehensively validating your machine learning models and data with minimal effort

Deepchecks is a Python package for comprehensively validating your machine learning models and data with minimal effort

2.3k Jan 04, 2023
MIT-Machine Learning with Python–From Linear Models to Deep Learning

MIT-Machine Learning with Python–From Linear Models to Deep Learning | One of the 5 courses in MIT MicroMasters in Statistics & Data Science Welcome t

2 Aug 23, 2022
A python library for Bayesian time series modeling

PyDLM Welcome to pydlm, a flexible time series modeling library for python. This library is based on the Bayesian dynamic linear model (Harrison and W

Sam 438 Dec 17, 2022
A Microsoft Azure Web App project named Covid 19 Predictor using Machine learning Model

A Microsoft Azure Web App project named Covid 19 Predictor using Machine learning Model (Random Forest Classifier Model ) that helps the user to identify whether someone is showing positive Covid sym

Priyansh Sharma 2 Oct 06, 2022
MLflow App Using React, Hooks, RabbitMQ, FastAPI Server, Celery, Microservices

Katana ML Skipper This is a simple and flexible ML workflow engine. It helps to orchestrate events across a set of microservices and create executable

Tom Xu 8 Nov 17, 2022
JMP is a Mixed Precision library for JAX.

Mixed precision training [0] is a technique that mixes the use of full and half precision floating point numbers during training to reduce the memory bandwidth requirements and improve the computatio

DeepMind 108 Dec 31, 2022
An AutoML survey focusing on practical systems.

This project is a community effort in constructing and maintaining an up-to-date beginner-friendly introduction to AutoML, focusing on practical systems. AutoML is a big field, and continues to grow

AutoGOAL 16 Aug 14, 2022
Predicting India’s COVID-19 Third Wave with LSTM

Predicting India’s COVID-19 Third Wave with LSTM Complete project of predicting new COVID-19 cases in the next 90 days with LSTM India is seeing a ste

Samrat Dutta 4 Jan 27, 2022
Apache Spark & Python (pySpark) tutorials for Big Data Analysis and Machine Learning as IPython / Jupyter notebooks

Spark Python Notebooks This is a collection of IPython notebook/Jupyter notebooks intended to train the reader on different Apache Spark concepts, fro

Jose A Dianes 1.5k Jan 02, 2023
Price forecasting of SGB and IRFC Bonds and comparing there returns

Project_Bonds Project Title : Price forecasting of SGB and IRFC Bonds and comparing there returns. Introduction of the Project The 2008-09 global fina

Tishya S 1 Oct 28, 2021
A handy tool for common machine learning models' hyper-parameter tuning.

Common machine learning models' hyperparameter tuning This repo is for a collection of hyper-parameter tuning for "common" machine learning models, in

Kevin Hu 2 Jan 27, 2022
Simple Machine Learning Tool Kit

Getting started smltk (Simple Machine Learning Tool Kit) package is implemented for helping your work during data preparation testing your model The g

Alessandra Bilardi 1 Dec 30, 2021
Given the names and grades for each student in a class N of students, store them in a nested list and print the name(s) of any student(s) having the second lowest grade.

Hackerank-Nested-List Given the names and grades for each student in a class N of students, store them in a nested list and print the name(s) of any s

Sangeeth Mathew John 2 Dec 14, 2021