自动基于日值进行月度预测

Python代码示例：

# 导入所需包
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.tseries.offsets import MonthEnd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
df = pd.read_csv('daily_data.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 将数据按月份进行聚合
df_month = df.resample('M').sum()

# 增加一列日期作为自变量
df_month['ds'] = df_month.index

# 定义线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(df_month[['ds']], df_month['value'])

# 计算本月份的日期
today = pd.to_datetime('today')
this_month = pd.date_range(today, periods=1, freq='MS')[0]

# 预测本月份的总和值
predicted_value = model.predict([[this_month]])[0]

print('本月份的总和预测值为：', predicted_value)