Ler em inglês

Partilhar via


Tutorial: use R para prever os preços do abacate

Este tutorial apresenta um exemplo completo de um fluxo de trabalho Synapse Data Science no Microsoft Fabric. Ele usa R para analisar e visualizar os preços do abacate nos Estados Unidos, para construir um modelo de aprendizado de máquina que prevê os preços futuros do abacate.

Este tutorial aborda estas etapas:

  • Carregar bibliotecas padrão
  • Carregar os dados
  • Personalizar os dados
  • Adicionar novos pacotes à sessão
  • Analise e visualize os dados
  • Preparar o modelo

Screenshot de abacates.

Pré-requisitos

  • Obtenha uma assinatura do Microsoft Fabric. Ou inscreva-se para uma avaliação gratuita do Microsoft Fabric.

  • Entre no Microsoft Fabric.

  • Use o seletor de experiência no lado esquerdo da sua página inicial para alternar para a experiência Synapse Data Science.

    Captura de tela do menu do seletor de experiência, mostrando onde selecionar Ciência de Dados.

  • Abra ou crie um bloco de notas. Para saber como, consulte Como usar blocos de anotações do Microsoft Fabric.

  • Defina a opção de idioma como SparkR (R) para alterar o idioma principal.

  • Ligue o seu bloco de notas a uma casa no lago. No lado esquerdo, selecione Adicionar para adicionar uma casa de lago existente ou para criar uma casa de lago.

Carregar bibliotecas

Use bibliotecas do tempo de execução padrão do R:

library(tidyverse)
library(lubridate)
library(hms)

Carregar os dados

Leia os preços do abacate de um arquivo . Arquivo CSV, baixado da internet:

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

Manipular os dados

Primeiro, dê nomes mais amigáveis às colunas.

# 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)

Altere os tipos de dados, remova colunas indesejadas e adicione o consumo total:

# 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)

Instalar novos pacotes

Use a instalação do pacote embutido para adicionar novos pacotes à sessão:

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

Carregue as bibliotecas necessárias.

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

Analise e visualize os dados

Compare os preços do abacate convencional (não orgânico) por região:

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(outlier.shape = NA, alpha = 0.5, size = 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))

Captura de tela que mostra um gráfico de preços não orgânicos.

Concentre-se na região de 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")

Screenshot de um gráfico dos preços do abacate em Houston.

Preparar um modelo de machine learning

Crie um modelo de previsão de preços para a área de Houston, com base na Média Móvel Integrada AutoRegressiva (ARIMA):

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

Captura de tela que mostra um gráfico de resíduos.

Mostre um gráfico de previsões do modelo ARIMA de Houston:

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")

Captura de tela que mostra um gráfico de previsões do modelo ARIMA.