Update app.py

app.py

@@ -21,64 +21,79 @@ st.write('Калькулятор для Дениса')
 st.sidebar.title('Выбор параметров для расчета влияния фичи')
 
 with st.sidebar:
-    count_view = st.number_input(
-        "Введите охват аудитории - сколько пользователей увидят Вашу фичу/виджет/баннер",
-        min_value=0,  # Минимальное значение
-        step=1,  # Шаг единицы
-        format='%d',  # Формат для целых чисел
-        # max_value=(df1['ЗП в вакансии'].max() - 50000)
-        # ("IT", "Продажи"),
-        value = 1
-    )
 
-    ctr = st.number_input(
-        "Конверсия в клик",
-        value = 0.01
-    )
-
-    ctr_connect = st.number_input(
-        "Конверсия в подключение услуги",
-        value = 0.01
-    )
+    count_features = st.selectbox(
+        "Введите количество фичей, влияние которых желаете оценить",
+        options=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], key=f"4")
+    list_with_data_by_features = [None for i in range(count_features)]
+
+    for i in range(count_features):
+        list_obout_features = [None for i in range(7)]
+        st.subheader(f'Введите данные по фиче #{i+1}')
+
+        count_view = st.number_input(
+            "Введите охват аудитории - сколько пользователей увидят Вашу фичу/виджет/баннер",
+            min_value=0,  # Минимальное значение
+            step=1,  # Шаг единицы
+            format='%d',  # Формат для целых чисел
+            # max_value=(df1['ЗП в вакансии'].max() - 50000)
+            # ("IT", "Продажи"),
+            value = 1,
+            key = f"2{i}"
+        )
+        # if count_view:
+        list_obout_features[0] = count_view
 
-    money = st.selectbox(
-        "Хотите ли Вы указать значение среднего чека или при расчете брать прогнозируемое значений", options=["Выставлю сам", "Использовать прогноз"], key=f"1",
-        index=None,
-    )
 
-    if money == 'Выставлю сам':
-        money_self = st.number_input(
-            "Введите значение среднего чека",
-            value = 1
+        ctr = st.number_input(
+            "Конверсия в клик",
+            value = 0.03,
+            key = f"22{i}"
         )
+        list_obout_features[1] = ctr
 
-    duration = st.selectbox(
-        "Введите количество месяцев, на протяжении которых желаете оценивать влияние фичи",
-        options=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24], key=f"2")
-        
-    count_month = st.number_input(
-        "Введите количество месяцев прогноза",
-        min_value=0,  # Минимальное значение
-        step=1,  # Шаг единицы
-        format='%d',  # Формат для целых чисел
-        # max_value=(df1['ЗП в вакансии'].max() - 50000)
-        # ("IT", "Продажи")
-        value=12
-        # key=f"3"
-    )
+        # dict_with_data[f"i"]['ctr'] = ctr
 
+        ctr_connect = st.number_input(
+            "Конверсия в подключение услуги",
+            value = 0.05,
+
+        key = f"26{i}"
+        )
+        list_obout_features[2] = ctr_connect
 
+        money = st.selectbox(
+            "Хотите ли Вы указать значение среднего чека или при расчете брать прогнозируемое значений", options=["Выставлю сам", "Использовать прогноз"], key = f"266{i}",
+            index=None,
+        )
+        # dict_with_data[f"i"]['money'] = None
+
+        if money == 'Выставлю сам':
+            money_self = st.number_input(
+                "Введите значение среднего чека",
+                value = 1, key = f"267{i}"
+            )
+            # dict_with_data[f"i"]['money'] = money_self
+            list_obout_features[3] = money_self
+
+        list_obout_features[6] = money
+        duration = st.selectbox(
+            "Введите количество месяцев, на протяжении которых желаете оценивать влияние фичи",
+            options=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24], key = f"2677{i}")
+        # dict_with_data[f"i"]['duration'] = duration
+        list_obout_features[4] = duration
 
         # min_value=0,  # Минимальное значение
         # step=1,  # Шаг единицы
         # format='%d',  # Формат для целых чисел
         # # max_value=(df1['ЗП в вакансии'].max() - 50000)
         # # ("IT", "Продажи")
-    # )
 
-    date_start = st.date_input("Выберите дату старта акции:", datetime.date(2024, 10, 1))
-    st.write("Вы выбрали дату:", date_start)
 
+        date_start = st.date_input("Выберите дату старта акции:", datetime.date(2024, 10, 1), key = f"26i7{i}")
+        list_obout_features[5] = date_start
+        st.write("Вы выбрали дату:", date_start)
+        list_with_data_by_features[i] = list_obout_features
 
 # Заголовок приложения
 st.title("Расчет прогнозных значений моделью SARIMA, с добавлением параментов фичи")
@@ -87,7 +102,15 @@ st.write("Если Вы не подгружаете свои данные - ра
 # Используем file_uploader для загрузки файла
 uploaded_file = st.file_uploader("Выберите файл Excel", type=["xlsx"])
 
-
+count_month = st.number_input(
+        "Введите количество месяцев прогноза",
+        min_value=0,  # Минимальное значение
+        step=1,  # Шаг единицы
+        format='%d',  # Формат для целых чисел
+        # max_value=(df1['ЗП в вакансии'].max() - 50000)
+        # ("IT", "Продажи")
+        value=12
+    )
 # Проверяем, был ли загружен файл
 if uploaded_file is not None:
     # Читаем файл Excel в DataFrame
@@ -104,7 +127,7 @@ def load_file(path):
     return data
 
 @st.cache_data
-def fit_model(data_list):
+def fit_model(data_list, count_month):
     seasonal_order = (1, 1, 1, 12)  # Настройте параметры сезонности (P, D, Q, s)
     model = SARIMAX(data_list.dropna(), seasonal_order=seasonal_order)
     model_fit = model.fit()
@@ -124,7 +147,7 @@ data = data.rename(columns={'Оборот по всем копилкам за м
 # model_fit = model.fit()
 # forecast_new = model_fit.forecast(steps=count_month)
 
-forecast_new = fit_model(data['Оборот'])
+forecast_new = fit_model(data['Оборот'], count_month)
 
 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
 # plt.figure(figsize=(10, 5))
@@ -145,7 +168,7 @@ st.pyplot(fig)
 # # Прогнозируем
 # forecast_chek = model_fit.forecast(steps=count_month)
 
-forecast_chek = fit_model(data['Средний чек'])
+forecast_chek = fit_model(data['Средний чек'], count_month)
 
 # Визуализируем результаты
 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
@@ -170,25 +193,53 @@ st.subheader('Визуализация влияния фичи')
 
 month_start = date_start
 
-summ_from_feature = 0
-new_summ_with_features = []
+# summ_from_feature = 0
+
+# random_colors = ['red', 'blue', 'lightgreen', 'gold', 'slategreay', 'indigo', 'coral', 'plum', 'blue', 'tomato']
+new_summ_with_features = ['red']
 
 if money == 'Выставлю сам':
     forecast_chek = [money_self for i in range(len(forecast_new))]
 
-list_retention = list_retention[:duration+1] + [0 for i in range(25)]
-for i in range(len(forecast_new)):
-
-    # print(f"Сумма прогноза без добавления фичи в период {forecast_new.index[i].date()} -", forecast_new[i])
-    if (forecast_new.index[i].date() >= month_start) & (
-            forecast_new.index[i].date() <= month_start + timedelta(days=180)):
-        summ_from_feature += count_view * ctr * ctr_connect * forecast_chek[i] * list_retention[i]
-        # print("Доп сумма от фичи:", summ_from_feature)
-
-        new_summ_with_features.append(summ_from_feature + forecast_new[i])
-        i += 1
-    else:
-        new_summ_with_features.append(forecast_new[i])
+# for i in range(count_features):
+#  структура list_with_data_by_features: count_view, ctr, ctr_connect, money_self, duration, date_start, sum
+
+list_with_colour = ['red', 'blue', 'lightgreen', 'gold', 'plum', 'indigo', 'coral', 'plum', 'blue', 'tomato']
+r = 1
+oborot = df_no_feature['Оборот']
+
+for j in list_with_data_by_features:
+    # st.write(j)
+    if j[6] == 'Выставлю сам':
+        forecast_chek = [j[3] for l in range(len(forecast_new))]
+    new_summ_with_features = []
+    list_retention = list_retention[:duration+1] + [0 for g in range(25)]
+    for i in range(len(forecast_new)):
+        # st.write(i)
+        summ_from_feature = 0
+
+        # print(f"Сумма прогноза без добавления фичи в период {forecast_new.index[i].date()} -", forecast_new[i])
+        if (forecast_new.index[i].date() >= j[5]) & (
+                forecast_new.index[i].date() <= j[5] + timedelta(days=j[4]*30)):
+            # st.write((forecast_new.index[i].date() >= j[5]) & (
+            #     forecast_new.index[i].date() <= j[5] + timedelta(days=180)))
+            # oborot = df_no_feature['Оборот']
+            summ_from_feature += j[0] * j[1] * j[2] * forecast_chek[i] * list_retention[i]
+            # print("Доп сумма от фичи:", summ_from_feature)
+            # st.write(summ_from_feature)
+
+            new_summ_with_features.append(summ_from_feature + oborot[i])
+            # st.write(new_summ_with_features)
+            # i += 1
+        else:
+            new_summ_with_features.append(oborot[i])
+            # st.write('new_summ_with_features', type(new_summ_with_features))
+        # st.write('new_summ_with_features', type(new_summ_with_features))
+    # st.write(forecast_new)
+    # forecast_new
+    df_no_feature[f'Прогноз с учетом фичи # {r}'] = list(new_summ_with_features)
+    r+=1
+    oborot = new_summ_with_features
 
 
 # Визуализируем результаты
@@ -196,7 +247,8 @@ fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
 # plt.plot(train['Оборот по всем копилкам за месяц'], label='Train')
 ax.plot(data['Оборот'], label='Исторические данные', color='orange')
 ax.plot(forecast_new.index, forecast_new, label='Прогноз', color='green', linestyle='--')
-ax.plot(forecast_new.index, new_summ_with_features, label='Прогноз с добавлением фичи', color='red', linestyle='--')
+for k in range(len(list_with_data_by_features)):
+    ax.plot(forecast_new.index, df_no_feature[f'Прогноз с учетом фичи # {k+1}'], label=f'Прогноз с добавлением фичи # {k+1}', color=list_with_colour[k], linestyle='--')
 
 ax.set_title('Прогнозирование с помощью SARIMA')
 ax.legend()
@@ -204,5 +256,21 @@ ax.grid()
 st.pyplot(fig)
 
 st.subheader('Данные с учетом влияния фичи')
-df_no_feature['Прогноз с учетом фичи'] = list(new_summ_with_features)
-st.dataframe(df_no_feature)
+# df_no_feature['Прогноз с учетом фичи'] = list(new_summ_with_features)
+st.dataframe(df_no_feature)
+
+st.subheader('Среднемесячные показатели за 2025 год')
+mask = df_no_feature['Дата'].dt.year  == 2025
+df_no_feature_2 = df_no_feature[mask]
+df_no_feature_2.drop(columns={'Дата'}, inplace=True)
+averages = df_no_feature_2.mean()
+# averages.columns = ['Средние показатели']
+
+# Вывод результата в одной строке
+
+st.dataframe(averages)
+
+
+
+st.write("Блок тестирования")
+st.write(list_with_data_by_features)