https://github.com/zg3z/steps-forecasting
https://github.com/zg3z/steps-forecasting
forecasting prophet sarima time-series
Last synced: 9 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/zg3z/steps-forecasting
- Owner: ZG3Z
- Created: 2025-01-26T09:59:03.000Z (12 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-02-01T10:57:38.000Z (11 months ago)
- Last Synced: 2025-02-10T22:52:53.884Z (11 months ago)
- Topics: forecasting, prophet, sarima, time-series
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 10.4 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Analiza aktywności fizycznej
## Struktura Projektu
```
.
├── data/
│ ├── health_data.csv # Dane dotyczące aktywności
│ └── weather_data.csv # Dane meteorologiczne
├── lib/
│ └── functions.py # Funkcje pomocnicze
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── sf.pdf # Prezentacja projektu
└── steps-forecasting.ipynb # Notebook z projektem
```
## Etapy Projektu
### 1. Zebranie danych
- Zgromadzenie danych o aktywności
- Zgromadzenie danych pogodowych
### 2. Przygotowanie danych
- Przygotowanie danych o aktywności
- Przygotowanie danych pogodowych
### 3. Analiza danych
- Analiza szeregu czasowego
- Analiza zmiennych dodatkowych
- Zmienne kalendarzowe
- Zmienne pogodowe
### 4. Modelowanie
- Porównanie modeli SARIMA i Prophet
- Selekcja i dostrajanie modelu
- Prognoza na danych testowych
## Wymagania systemowe
- Python 3.8+
- Wymagane biblioteki w pliku requirements.txt
## Instalacja i uruchomienie
1. Instalacja zależności:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
2. Uruchomienie analizy:
```bash
jupyter notebook steps-forecasting.ipynb
```