【限时免费】 项目实战：用timesfm-1.0-200m构建一个智能销售预测工具，只需100行代码！...

项目实战：用timesfm-1.0-200m构建一个智能销售预测工具，只需100行代码！

【免费下载链接】timesfm-1.0-200m 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/google/timesfm-1.0-200m

项目构想：我们要做什么？

在这个项目中，我们将利用timesfm-1.0-200m模型构建一个智能销售预测工具。该工具能够根据历史销售数据，自动预测接下来一段时间内的销售趋势，帮助商家或企业优化库存管理和营销策略。

输入与输出

• 输入：历史销售数据（时间序列格式），可以是每日、每周或每月的销售记录。
• 输出：接下来一段时间内的销售预测结果（点预测），支持自定义预测周期（如下一周、30天等）。

技术选型：为什么是timesfm-1.0-200m？

timesfm-1.0-200m是一个专注于时间序列预测的开源模型，具有以下核心亮点，非常适合我们的项目需求：

1. 支持长序列预测：模型能够处理长达512个时间点的上下文序列，适合分析历史销售数据中的长期趋势。
2. 灵活的频率支持：支持高、中、低三种频率的时间序列数据（如每日、每周、每月），适应不同业务场景。
3. 高效的点预测能力：专注于点预测，能够快速生成准确的销售趋势分析。
4. 易于集成：提供简单的API接口，支持从数组或pandas数据框直接输入数据。

核心实现逻辑

我们的项目核心逻辑分为以下几步：

1. 初始化模型：加载timesfm-1.0-200m预训练模型，并设置上下文长度和预测周期。
2. 数据预处理：将历史销售数据转换为模型支持的格式，并指定频率类型。
3. 调用模型预测：使用tfm.forecast()或tfm.forecast_on_df()方法生成预测结果。
4. 结果展示：将预测结果可视化或输出为结构化数据。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分添加了详细注释：

import numpy as np
import pandas as pd
import timesfm
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化模型
tfm = timesfm.TimesFm(
    context_len=512,  # 最大上下文长度
    horizon_len=30,    # 预测接下来30天的销售
    input_patch_len=32,
    output_patch_len=128,
    num_layers=20,
    model_dims=1280,
    backend="cpu",    # 使用CPU或GPU
)
tfm.load_from_checkpoint(repo_id="google/timesfm-1.0-200m")

# 模拟历史销售数据（每日销售）
dates = pd.date_range(start="2023-01-01", end="2023-06-30", freq="D")
sales = np.sin(np.linspace(0, 10, len(dates))) * 100 + 500  # 模拟销售数据

# 转换为模型输入格式
forecast_input = [sales]
frequency_input = [0]  # 高频数据（每日）

# 调用模型预测
point_forecast, _ = tfm.forecast(forecast_input, freq=frequency_input)

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(dates, sales, label="历史销售数据")
future_dates = pd.date_range(start="2023-07-01", periods=30, freq="D")
plt.plot(future_dates, point_forecast[0], label="预测销售数据", linestyle="--")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("销售额")
plt.title("智能销售预测")
plt.legend()
plt.show()

代码讲解

1. 模型初始化：通过TimesFm类加载模型，设置上下文长度和预测周期。
2. 数据模拟：使用numpy生成模拟的每日销售数据。
3. 预测调用：将数据输入模型，生成接下来30天的销售预测。
4. 可视化：使用matplotlib绘制历史数据和预测结果的对比图。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，将生成一张图表，展示历史销售数据和接下来30天的预测趋势。预测结果能够清晰地反映销售趋势的变化，帮助用户做出决策。

功能扩展

1. 多维度数据支持：扩展工具以支持多维度销售数据（如按地区、产品类别预测）。
2. 动态调整预测周期：允许用户通过交互界面自定义预测周期。
3. 集成到业务系统：将工具集成到企业ERP或CRM系统中，实现自动化预测。

通过这个项目，你可以快速掌握timesfm-1.0-200m的核心功能，并构建一个实用的销售预测工具。动手试试吧！

【免费下载链接】timesfm-1.0-200m 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/google/timesfm-1.0-200m