Modélisation d'une distribution avec Python

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Bonjour tous le monde.
je suis débutant en python et j'aimerai bien que vous m'orienter pour la modélisation de mon problème en m'indiquant SVP les librairies à utiliser.
J'ai un historique des payements des factures par commande et suivant des conditions de payement.
je veut bien créer un modèle qui se base sur cet historique pour prédire les payement des facture de nouvelle commande(les input sont:N_ Order, start_date, duration ,finish_date , budget, Type . output =les % à payer par mois en se basant sur les durées de début et fin)
J'ai vu beaucoup de védio sur youtube sur les time series et les neural network mais je vois pas de solution avec ces techniques.
Merci beaucoup de votre help

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bonjour,
es-tu également débutant en modélisation?
dans quel contexte fais-tu cela?
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Bonjour,
je suis ingénieur en automatisation industrielle. j'ai commencé à apprendre PYTHON et en discutant avec un collègue m'a proposé de travailler sur des exemples concrets. L'objectif est l'apprentissage. J'ai déjà fait des cours de modélisation dans mon parcours académique. Je me suis orienté vers ce forum vu la réactivité de ces membres et je suis prêt a y participé aussi suivant mon domaine d'expertise.
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quel algorithme as-tu décidé d'utiliser?
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en fonction de la durée et le type de la commande je veux savoir quelle distribution suit mes payements (suivant la data historique que j'ai), en principe mes commandes en fonction du type et de la durée elles suivant une loi statistique(normal, uniforme...).Donc je veux un modèle qui se base sur cet historique (en principe classifier les commande suivant la ressemblance en terme de distribution) et me proposer une distribution de [0,1[ avec une somme de 1.
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Je pense que tu mélanges deux étapes de ton travail:
- déterminer quelle méthode, quel algorithme, utiliser
- programmer cela en python

Je pense que tu dois d'abord travailler à la première étape.
Pour t'aider dans cette démarche, je pense que le plus utile est de continuer l'exemple que tu donnes, et que tu indiques quelle valeurs tu attends
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Bonjour,
voila les valeurs que j'attends
N° order Budget Start_Date Duration End_Date Type avr-14 mai-14 juin-14 juil-14 août-14 sept-14 oct-14 nov-14 déc-14 janv-15 févr-15 mars-15 avr-15 mai-15 juin-15 juil-15 août-15 sept-15 oct-15
122 344 18/02/2014 12 06/04/2015 Cash 10% 15% 2% 0% 13% 0% 0% 0% 35% 5% 0% 0% 20% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
123 711 18/01/2014 14 05/05/2015 Cash 10% 0% 0% 25% 0% 0% 30% 0% 0% 28% 7% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
187 321 03/02/2014 10 06/02/2015 Virement 15% 0% 15% 0% 5% 3% 2% 3% 10% 20% 12% 0% 15% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
137 288 08/01/2014 16 28/06/2015 Virement 17% 0% 0% 0% 19% 15% 3% 10% 11% 1% 2% 0% 10% 11% 0% 0% 0% 0% 0%
132 653 18/04/2014 12 28/05/2015 Cash 0% 0% 0% 0% 30% 0% 0% 35% 0% 7% 2% 8% 5% 13% 0% 0% 0% 0% 0%
118 326 18/04/2014 9 28/02/2015 Virement 0% 15% 0% 0% 7% 0% 4% 29% 2% 18% 0% 0% 0% 25% 0% 0% 0% 0% 0%
877 56 01/06/2014 8 16/03/2015 Virement 0% 0% 0% 4% 0% 1% 0% 8% 0% 3% 32% 32% 0% 20% 0% 0% 0% 0% 0%
New_order0 180 08/01/2014 20 18/10/2015 Cash 15% 0% 8% 0% 10% 3% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 4% 7% 9% 19% 5% 20%
New_order1 86 15/03/2014 16 19/09/2015 Virement 10% 0% 0% 18% 20% 0% 13% 0% 0% 6% 0% 0% 0% 0% 12% 0% 6% 15% 0%
New_order2 415 05/02/2014 18 20/09/2015 Cash 15% 0% 8% 0% 3% 15% 0% 0% 2% 15% 0% 0% 0% 0% 14% 0% 8% 20% 0%
New_order3 365 23/02/2014 17 21/09/2015 Virement 20% 5% 0% 3% 0% 7% 8% 0% 0% 0% 17% 0% 0% 11% 0% 0% 14% 15% 0%
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comment as-tu obtenu ces valeurs?
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j'ai fais une ventilation aléatoire du moment que c'est des commandes que je considère futures.
en fait, je n'ai pas assimilé l'approche que vous avez préconisé. j'ai cru qu'il y a déjà des algorithmes pré établis sur Python auquel j'utilise une partie de ma data historique pour le "learning" de ma machine learning et après une partie de ma data pour "training" et enfin "evaluating" de ma machine learning.
Merci de me corrigé si vous voyez que je suis perdu
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Bonjour,

" j'aimerai bien que vous m'orienter"

tu voulais dire : j'aimerai bien que vous m'orientiez, je pense ... :-)