Tutorial: Verwenden Sie R zum Vorhersagen des Avocadopreises

Dieses Tutorial präsentiert ein End-to-End-Beispiel für einen Data-Science-Workflow in Microsoft Fabric. Es verwendet R, um die Avocadopreise in den USA zu analysieren und zu visualisieren und ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das zukünftige Avocadopreise vorhersagt.

Dieses Tutorial umfasst die folgenden Schritte:

Voraussetzungen

• Erwerben Sie ein Microsoft Fabric-Abonnement. Registrieren Sie sich alternativ für eine kostenlose Microsoft Fabric-Testversion.

• Melden Sie sich bei Microsoft Fabric an.

• Wechseln Sie zu Fabric, indem Sie den Benutzeroberflächenschalter auf der unteren linken Seite Ihrer Startseite verwenden.

  

• Öffnen oder erstellen Sie ein Notebook. Informationen dazu finden Sie unter Verwenden von Microsoft Fabric-Notebooks.

• Legen Sie zum Ändern der primären Sprache die Sprachoption auf SparkR (R) fest.

• Verbinden Sie Ihr Notebook mit einem Lakehouse. Wählen Sie auf der linken Seite Hinzufügen aus, um ein vorhandenes Lakehouse hinzuzufügen oder ein Lakehouse zu erstellen.

Laden von Bibliotheken

Verwenden Sie die Bibliotheken aus der R-Standardruntime:

library(tidyverse)
library(lubridate)

Laden der Daten

Lesen Sie die Avocadopreise aus einer CSV-Datei, die Sie aus dem Internet heruntergeladen haben:

df <- read.csv('https://synapseaisolutionsa.z13.web.core.windows.net/data/AvocadoPrice/avocado.csv', header = TRUE)
head(df,5)

Manipulation der Daten

Geben Sie den Spalten zuerst einmal benutzerfreundlichere Namen.

# To use lowercase
names(df) <- tolower(names(df))

# To use snake case
avocado <- df %>% 
  rename("av_index" = "x",
         "average_price" = "averageprice",
         "total_volume" = "total.volume",
         "total_bags" = "total.bags",
         "amount_from_small_bags" = "small.bags",
         "amount_from_large_bags" = "large.bags",
         "amount_from_xlarge_bags" = "xlarge.bags")

# Rename codes
avocado2 <- avocado %>% 
  rename("PLU4046" = "x4046",
         "PLU4225" = "x4225",
         "PLU4770" = "x4770")

head(avocado2,5)

Ändern Sie die Datentypen, entfernen Sie unerwünschte Spalten, und fügen Sie den Gesamtverbrauch hinzu:

# Convert data
avocado2$year = as.factor(avocado2$year)
avocado2$date = as.Date(avocado2$date)
avocado2$month  = factor(months(avocado2$date), levels = month.name)
avocado2$average_price =as.numeric(avocado2$average_price)
avocado2$PLU4046 = as.double(avocado2$PLU4046)
avocado2$PLU4225 = as.double(avocado2$PLU4225)
avocado2$PLU4770 = as.double(avocado2$PLU4770)
avocado2$amount_from_small_bags = as.numeric(avocado2$amount_from_small_bags)
avocado2$amount_from_large_bags = as.numeric(avocado2$amount_from_large_bags)
avocado2$amount_from_xlarge_bags = as.numeric(avocado2$amount_from_xlarge_bags)


# Remove unwanted columns
avocado2 <- avocado2 %>% 
  select(-av_index,-total_volume, -total_bags)

# Calculate total consumption 
avocado2 <- avocado2 %>% 
  mutate(total_consumption = PLU4046 + PLU4225 + PLU4770 + amount_from_small_bags + amount_from_large_bags + amount_from_xlarge_bags)

Installieren neuer Pakete

Verwenden Sie die direkte Paketinstallation, um der Sitzung neue Pakete hinzuzufügen:

install.packages(c("repr","gridExtra","fpp2"))

Laden Sie die benötigten Bibliotheken.

library(tidyverse) 
library(knitr)
library(repr)
library(gridExtra)
library(data.table)

Analysieren und Visualisieren der Daten

Vergleichen Sie konventionelle Avocadopreise (d. h. keine Bioqualität) nach Region:

options(repr.plot.width = 10, repr.plot.height =10)
# filter(mydata, gear %in% c(4,5))
avocado2 %>% 
  filter(region %in% c("PhoenixTucson","Houston","WestTexNewMexico","DallasFtWorth","LosAngeles","Denver","Roanoke","Seattle","Spokane","NewYork")) %>%  
  filter(type == "conventional") %>%           
  select(date, region, average_price) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(region, -average_price, na.rm = T), y = average_price)) +
  geom_jitter(aes(colour = region, alpha = 0.5)) +
  geom_violin(alpha = 0.5, linewidth = 1) +
  geom_hline(yintercept = 1.5, linetype = 2) +
  geom_hline(yintercept = 1, linetype = 2) +
  annotate("rect", xmin = "LosAngeles", xmax = "PhoenixTucson", ymin = -Inf, ymax = Inf, alpha = 0.2) +
  geom_text(x = "WestTexNewMexico", y = 2.5, label = "My top 5 cities!", hjust = 0.5) +
  stat_summary(fun = "mean") +
  labs(x = "US city",
       y = "Avocado prices", 
       title = "Figure 1. Violin plot of nonorganic avocado prices",
       subtitle = "Visual aids: \n(1) Black dots are average prices of individual avocados by city \n     between January 2015 and March 2018. \n(2) The plot is ordered descendingly.\n(3) The body of the violin becomes fatter when data points increase.") +
  theme_classic() + 
  theme(legend.position = "none", 
        axis.text.x = element_text(angle = 25, vjust = 0.65),
        plot.title = element_text(face = "bold", size = 15)) +
  scale_y_continuous(lim = c(0, 3), breaks = seq(0, 3, 0.5))

Konzentrieren Sie sich auf die Region Houston.

library(fpp2)
conv_houston <- avocado2 %>% 
  filter(region == "Houston",
         type == "conventional") %>% 
  group_by(date) %>% 
  summarise(average_price = mean(average_price))
  
# Set up ts   

conv_houston_ts <- ts(conv_houston$average_price,
                 start = c(2015, 1),
                 frequency = 52) 
# Plot

autoplot(conv_houston_ts) +
  labs(title = "Time plot: nonorganic avocado weekly prices in Houston",
       y = "$") +
  geom_point(colour = "brown", shape = 21) +
  geom_path(colour = "brown")

Trainieren eines Machine Learning-Modells

Erstellen Sie ein Preisvorhersagemodell für die Region Houston, basierend auf dem autoregressiven integrierten gleitenden Mittelwert (ARIMA):

conv_houston_ts_arima <- auto.arima(conv_houston_ts,
                                    d = 1,
                                    approximation = F,
                                    stepwise = F,
                                    trace = T)

checkresiduals(conv_houston_ts_arima)

Zeigen Sie ein Diagramm der Prognosen aus dem Houston-ARIMA-Modell:

conv_houston_ts_arima_fc <- forecast(conv_houston_ts_arima, h = 208)

autoplot(conv_houston_ts_arima_fc) + labs(subtitle = "Prediction of weekly prices of nonorganic avocados in Houston",
       y = "$") +
  geom_hline(yintercept = 2.5, linetype = 2, colour = "blue")

Zugehöriger Inhalt

• Verwenden von SparkR
• Verwenden von Sparklyr
• Verwenden von Tidyverse
• R-Bibliotheksverwaltung
• Visualisieren von Daten in R
• Tutorial: Verwenden Sie R zum Vorhersagen von Flugverspätungen