PHP နှင့်သက်ဆိုင်သောကုန်ပစ္စည်းစာရင်း - algorithms, မော်ဒယ်များနှင့်လက်တွေ့လမ်းညွှန်များ

နိဒါန်း

ကုန်စည်စာရင်းကိုခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုသည်ထုတ်ကုန်အရောင်းအ 0 ယ်များနှင့်စာရင်းအဆင့်ဆင့်ကိုခန့်မှန်းရန် algorithms နှင့်မော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုသည်။ တိကျသောစာရင်းခန့်မှန်းချက်သည်ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ထိရောက်မှုကိုထိရောက်စွာတိုးတက်စေပြီးကုန်ကျစရိတ်ကိုလျှော့ချနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည်သမိုင်းဝင်အရောင်းအချက်အလက်များကို အခြေခံ. စာရင်းအကောင်အထည်ဖော်ရန် PHP ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုအသေးစိတ်ဖော်ပြရမည်။

ဒေတာပြင်ဆင်မှု

ပထမ ဦး စွာသမိုင်းဝင်အရောင်းအချက်အလက်များကိုမော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးအတွက်အခြေခံအဖြစ်စုဆောင်းရန်လိုအပ်သည်။ အချက်အလက်များသည်ပစ္စည်းတစ်ခုစီ၏ရောင်းအားပမာဏနှင့်သက်ဆိုင်ရာရက်စွဲပါ 0 င်သင့်သည်။ ဒေတာများကိုဒေတာဘေ့စ်မှရယူခြင်းသို့မဟုတ် CSV ဖိုင်မှတစ်ဆင့်တင်သွင်းနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါး၏ဥပမာတွင် CSV ဖိုင်များကိုဒေတာတင်သွင်းမှုအတွက်အသုံးပြုသည်။

Preprocessing ဒေတာ

ကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်ခြင်းမပြုမီအချက်အလက်များကိုသန့်ရှင်းရေးနှင့်ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားရမည်။ ရက်စွဲများတွက်ချက်မှုအတွက် timestamps သို့ပြောင်းလဲရန်လိုအပ်သည်။ ရောင်းချခြင်းပမာဏကိုပုံမှန်ပြုလုပ်ရန်လိုအပ်သည်။ နမူနာကုဒ်သည်အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် -

 // ဖတ်CSVစာချုပ်စာတမ်း
$data = array_map('str_getcsv', file('sales_data.csv'));

// Preprocessed ဒေတာကိုသိုလှောင်ရန် array တစ်ခုသတ်မှတ်ပါ
$normalizedData = array();

// အချက်အလက်များကိုကြိုတင်စီမံသင့်သည်
foreach ($data as $row) {
    $date = strtotime($row[0]);
    $quantity = $row[1];

    // ပုံမှန်
    $normalizedQuantity = ($quantity - $min) / ($max - $min);

    $normalizedData[] = array($date, $normalizedQuantity);
}

စံပြသင်တန်း

ဒေတာအသုံးချမှုပြီးဆုံးသွားသောအခါမော်ဒယ်ကိုသမိုင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို အသုံးပြု. လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်လိုအပ်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည်နေ့စွဲဖြင့်ကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်ရန်ဥပမာတစ်ခုအဖြစ် linear ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကိုအသုံးပြုသည်။ သင်တန်းနမူနာကုဒ်မှာအောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် -

 // သီးခြားအင်္ဂါရပ်တန်ဖိုးများနှင့်ပစ်မှတ်တန်ဖိုးများ
$dates = array_column($normalizedData, 0);
$quantities = array_column($normalizedData, 1);

// တစ် linear ဆုတ်ယုတ်မော်ဒယ်ကိုသုံးပါ
$model = new LinearRegression();
$model->train($dates, $quantities);

ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်

စံပြသင်တန်းပြီးဆုံးပြီးနောက်ထုတ်ကုန် Inventory လိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းပေးရန်အနာဂတ်ရောင်းအားကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ နမူနာကုဒ်သည်အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် -

 // ခန့်မှန်းအချိန်အကွာအဝေးကိုသတ်မှတ်ပါ
$startDate = strtotime('2022-01-01');
$endDate = strtotime('2022-12-31');

// ခန့်မှန်းချက်ရောင်းအားအရေအတွက်
$predictedQuantities = array();

// နေ့ရက်တိုင်းအတွက်ကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်ပါ
for ($date = $startDate; $date <= $endDate; $date += 86400) {
    $predictedQuantity = $model->predict($date);

    // 还原ပုံမှန်
    $quantity = $predictedQuantity * ($max - $min) + $min;

    $predictedQuantities[] = array(date('Y-m-d', $date), $quantity);
}

ရလဒ်များမျက်နှာပြင်နှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

ခန့်မှန်းချက်ပြီးဆုံးသွားသောအခါရောင်းအားအရေအတွက်သည်ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကိုအထောက်အကူပြုရန်အရောင်းအရေအတွက်ကိုပြသနိုင်ပြီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ Curve Charts ဆွဲခြင်းသို့မဟုတ်စုစုပေါင်းလစဉ်အရောင်းနှင့်အခြားညွှန်ကိန်းများကိုတွက်ချက်နိုင်သည်။ နမူနာကုဒ်သည်အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် -

 // ဂရပ်များဆွဲခြင်းသို့မဟုတ်စုစုပေါင်းအရောင်းနှင့်အခြားညွှန်ကိန်းများကိုတွက်ချက်ပါ
foreach ($predictedQuantities as $row) {
    echo $row[0] . '：' . $row[1] . '</br>';
}

အထက်ပါအဆင့်များမှတစ်ဆင့် PHP ကို ​​သုံး. PHP ကို ​​သုံး. ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းအချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ. PHPP ကိုသုံးနိုင်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့်စာရင်းလိုအပ်ချက်များကိုပိုမိုတိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်ပြီး 0 ယ်ယူမှုနှင့်စာရင်းညှိနှိုင်းမှုများကိုကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာစီစဉ်နိုင်ပြီးထောက်ပံ့ရေးလုပ်ငန်းခွင်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးတက်စေနိုင်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်ကုမ္ပဏီများသည်ပိုမိုတိကျသောခန့်မှန်းခြင်းဆန်းစစ်ခြင်းအတွက်ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များသို့မဟုတ်အခြားလွှမ်းမိုးမှုများ, ရာသီအလိုက်အပြောင်းအလဲများ, ရာသီဥတုအခြေအနေများ,