Прогнозирование временных рядов является важным инструментом для предприятий и организаций, позволяющим предсказывать будущие тенденции и закономерности в своих данных. Одной из самых популярных моделей прогнозирования временных рядов является Prophet, библиотека, разработанная Facebook и предназначенная для бизнес- и финансового прогнозирования. В этом сообщении блога мы более подробно рассмотрим Prophet, его преимущества и два тематических исследования, в которых он использовался для анализа и прогнозирования энергопотребления и количества устройств.
Во-первых, давайте разберемся, что такое Пророк и как он работает. Prophet — это гибкая библиотека с открытым исходным кодом, построенная на основе библиотеки PyStan. Он использует разложимую модель, которая разбивает временной ряд на несколько компонентов: тренд, сезонность и праздничные дни. Затем модель использует эти компоненты для прогнозирования будущих тенденций.
Одним из основных преимуществ Prophet является его способность обрабатывать отсутствующие данные и выбросы. Это важно, поскольку в реальных сценариях данные могут быть неполными или содержать ошибки. Пророк может справиться с этими проблемами, подгоняя модель к самым последним наблюдениям и соответствующим образом корректируя прогнозы.
Еще одним преимуществом Prophet является его способность включать дополнительные регрессоры. Другими словами, он может учитывать другие переменные, которые могут влиять на анализируемый временной ряд. Это может быть полезно в ситуациях, когда известно, что на данные влияют внешние факторы, например погодные или экономические условия.
Теперь давайте рассмотрим два тематических исследования, в которых Prophet использовался для анализа и прогнозирования данных временных рядов.
Первый пример представляет собой анализ временных рядов энергопотребления в Индии. В этом варианте использования мы анализируем данные об использовании, доступные за 2019 и 2020 годы, и будем прогнозировать потребление на 2021 и 2022 годы. Цель этого анализа — понять тенденцию энергопотребления в Индии. и выявить любые закономерности или аномалии, которые могут повлиять на него.
Второй пример представляет собой анализ временных рядов количества бытовой техники. В этом варианте использования мы анализируем устройства, которые использовались с января 2016 года по май 2016 года, и мы будем прогнозировать устройства на следующие пять месяцев, то есть с июня по сентябрь 2016 года. Цель этого анализа — понять тенденцию использования устройств. и выявить любые закономерности или аномалии, которые могут повлиять на него.
Оба тематических исследования демонстрируют мощь и гибкость Prophet в анализе и прогнозировании данных временных рядов. Разбивая данные на несколько компонентов, Prophet может делать точные прогнозы будущих тенденций и закономерностей. Кроме того, его способность обрабатывать отсутствующие данные и выбросы, а также включать дополнительные регрессоры делают его ценным инструментом для предприятий и организаций, стремящихся прогнозировать будущие тенденции.
В заключение, Prophet — мощный и гибкий инструмент для прогнозирования временных рядов. Его способность обрабатывать отсутствующие данные и выбросы, а также включать дополнительные регрессоры делают его ценным инструментом для предприятий и организаций, стремящихся прогнозировать будущие тенденции. Два тематических исследования, обсуждаемые в этом сообщении блога, демонстрируют мощь и гибкость Prophet в анализе и прогнозировании данных временных рядов и являются хорошей отправной точкой для всех, кто хочет использовать Prophet в своих собственных проектах.
Читать похожую статью
Как TikTok использует алгоритмы и совместную фильтрацию, чтобы сделать вас зависимыми
Обнаружение мошенничества с кредитными картами с помощью Scikit-Learn и SnapML
Визуализация данных с помощью Google Analytics и Google Data Studio
