fbprophet是facebook开源的时序数据预测包，提供了简洁的python和R api，可以对时序数据做一些预测，也提供了有些简单的趋势分析。更多细节可以看下官方文档。...# -*- coding: utf-8 -*- # 首先导入我们需要的包，fbprophet没多少包依赖，pandas是为了读入数据的，pyplot是用来绘图的，fbprophet也支持直接绘图 import...pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from fbprophet import Prophet 因为爬虫爬到的数据是无序的，所以要重新排序，其实不排序也没关系...data = data.sort_values(by=['date']) data = data.reset_index() # 对数据做格式转化，prophet所需要的只有两列，分别是ds和y，这里我分别预测未来一个月的最小值和最大值...2011-01-05 -1 5 2011-01-06 0 6 2011-01-07 1 7 2011-01-08 1 8 2011-01-09 -1 9 2011-01-10 -1 因为我需要分别预测未来一个月的最低温度和最高温度
下图使用Peyton Manning数据集模拟历史数据预测，其中该模型拟合5年初始(initial)历史数据，并且在一年的时间范围内进行了预测。 prophet论文进一步描述了模拟的历史预测。...performance_metrics可以通过预测度量（yhat，yhat_lower，yhat_upper对比y）计算一些有用统计，作为距截止点距离（预测到未来有多远）的函数。...这些是在df_cv按预测范围horizon（ds减cutoff）排序后的预测滚动窗口上计算的。默认情况下，每个窗口中都会包含10％的预测，但可以使用rolling_window参数进行更改。...通过下图可以看到，对于未来一个月的预测，误差约为5％（0.05），对于一年的预测，误差增加到11％(0.11)左右。..., metric='mape') 可以使用可选参数rolling_window更改图中滚动窗口的大小，该参数指定在每个滚动窗口中使用的预测比例。
销售预测对于公司高管，董事会成员和投资者来说都非常重要，因为他们使用此数字来指导业务的发展方向，什么时间招聘什么样的员工以及公司的整体健康状态指标。...因为实现销售目标是他们获得收入，为家庭提供保障能力以及推动未来职业发展的原因。 ? 什么是基于活动的预测 销售人员一般对当月和下一个月的预测比较了解。...采用基于活动的销售预测的销售管理者，你可以查看销售人员执行的活动和行为，以指导未来的销售情况。为了实现这一目标，你需要了解或至少对整个销售流程中的每个销售阶段到下一个销售阶段的历史转化率进行深入了解。...假设从第一通客户电话到演示demo还有30天的时间距离，那么你可以使用当前月份通话指标来帮助你预测未来4个月的销售额。 基于活动的预测案例 有许多不同的方法可以预测业务，我建议你使用其中的几种方法。...但是如果的预测看起来很轻松就能完成，那么你的公司可能希望暂停一部分招聘或处理正在考虑的变更，直到销售回到正轨。 开始你的基于活动的预测 你的公司可以立即开始使用基于活动的预测。
文章期号：20190702 掌握预测，不能少的技能时间序列预测 1，什么是时间序列 时间序列（time series）是按时间顺序记录的一组数据。...3，时间序列的模型 趋势（T），季节变动（S），循环波动（C）和不规则波动（I）组合的时间序列表达式： 四种不同成分的时间序列 4，时间序列预测方法与评估 预测方法的选择 一种预测方法的好坏取决于预测误差的大小...分解预测是先将时间序列的各个成分依次分解出来，而后再进行预测的。...分离出季节性成分，建立线性预测模型或者非线性模型，预测值乘以相对应的季节指数得到最终的预测值。..."),lty = 1:2,col = c(1,4)) > abline(v=2016,lty=6,col="grey") > 成分分解图 分解预测图 至此，常有的几种时间序列预测模型整理完成，大家也可以对不同模型的预测效果做两两的残差对比
下图使用Peyton Manning数据集模拟历史数据预测，其中该模型拟合5年初始(initial)历史数据，并且在一年的时间范围内进行了预测。 ? prophet论文进一步描述了模拟的历史预测。...performance_metrics可以通过预测度量（yhat，yhat_lower，yhat_upper对比y）计算一些有用统计，作为距截止点距离（预测到未来有多远）的函数。...这些是在df_cv按预测范围horizon（ds减cutoff）排序后的预测滚动窗口上计算的。默认情况下，每个窗口中都会包含10％的预测，但可以使用rolling_window参数进行更改。...通过下图可以看到，对于未来一个月的预测，误差约为5％（0.05），对于一年的预测，误差增加到11％(0.11)左右。...可以使用可选参数rolling_window更改图中滚动窗口的大小，该参数指定在每个滚动窗口中使用的预测比例。
时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测 小O：小H，有没有什么方法能快速的预测下未来的销售额啊 小H：Facebook曾经开源了一款时间序列预测算法fbprophet，简单又快速～ 传统的时间序列算法很多...而Prophet相对来说就友好多了，而且预测效果又很不错，所以用它来预测时间序列数据再适合不过了。本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。...Prophet的安装需要先安装pystan conda install pystan # 终端上安装，需要执行procced选择y pip install fbprophet 数据探索 import...matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from fbprophet...(future_dates) INFO:fbprophet:Disabling yearly seasonality.
预测 使用Prophet创建预测的第一步是将fbprophet库导入到我们的Python中： import fbprophet 将Prophet库导入笔记本后，我们可以从 Prophet开始： m =...fbprophet.Prophet() 实例化Prophet对象后，就可以将模型拟合到历史数据中了。...您可以通过fit在Prophet对象上调用方法并传入数据框来实现此目的： 使用Prophet通过Box-Cox转换的数据集拟合模型后，现在就可以开始对未来日期进行预测。 ...现在，我们可以使用predict方法对未来数据帧中的每一行进行预测。 此时，Prophet将创建一个分配给变量的新数据框，其中包含该列下未来日期的预测值yhat以及置信区间和预测部分。...我们可以使用Prophet的内置plot将预测可视化： 在我们的示例中，我们的预测如下所示： ?
01 如何安装Prophet 首先，要安装包，fbprophet包依赖于pystan。由于包的安装有很多依赖，因此强烈建议用conda装。...，以及主角fbprophet。...05 模型预测 模型预测输出预测值、预测上限、预测下限等字段。...，通过fbprophet自带的可视化组件完成。...print('RMSE Error in forecasts = {}'.format(round(rmse, 2))) RMSE值输出 08 模型存储 以上流程实现了Prophet模型搭建，但考虑到未来我们还要复用通过此历史数据训练的模型
它的基本思想是对于给定的一个样本，在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居，通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。KNN算法可以用于分类（比如手写识别）和回归（比如预测房价）问题。...对这K个邻居进行分类：如果该样本是分类问题，则对这K个邻居进行投票，票数最多的类别即为该样本的预测类别。如果该样本是回归问题，则对这K个邻居的值进行简单统计，例如取平均值作为该样本的预测值。...KNN算法的优势：简单易理解：KNN算法极其简单，可以使用不同的距离公式，它实际上是对训练数据进行了一个“数据压缩”，每个样本用其最近的邻居代替。...pred = knn.predict([[3, 5, 4, 2]]) print(pred)这是一个使用scikit-learn库实现KNN算法的代码示例。...它加载了Iris数据集，并使用KNN分类器对数据进行训练，最后对一数据进行训练，最后对一个样本进行预测。
conda install -c conda-forge fbprophet 二、prophet快速开发 demo代码：https://github.com/lilihongjava/prophet_demo...m.plot_components(forecast) fig2.show() if __name__ == "__main__": main() 三、API讲解 下面实例的数据使用的是佩顿...可以通过使用Prophet.make_future_dataframe方法指定天数。...上图是一个整体的预测结果图，它包含了从历史数据的时间起点到期望预测的未来时间终点的结果。图中的ds坐标表示时间，y坐标对应预测值。...在评估结果时，我们将蓝色曲线的预测值视作主预测值，上、下边界的预测值作为参考。 如果要查看预测组件，可以使用Prophet.plot_components方法。
这些家伙利用机器学习算法来找出与未来模特事业成功与否(由模特在伸展台上出现的次数进行衡量)的相关因素。他们说当他们的方法将模特在社交媒体上受欢迎的程度考虑在内时，结果甚至更加准确。...收集完所有这些数据之后，他们使用各种机器学习算法来比较这些走过一次或者多次伸展台的新人与从未走过伸展台新人之间的关系。 结果非常有趣。...最终，他们利用他们的机器学习算法预测出哪些模特将走上时装周的伸展台而哪些模特不能。 最佳算法正确预测出8位模特中将有6位成为伸展台的宠儿。(事实上该算法正确预测出图中所有模特都将变得更加成功。)...当然这也是该团队希望未来他们能够处理的事情。 另外一个限制在于结果只适用于女性模特，而男性模特的数据缺乏研究。 ? 不论怎样，Park及其同事为这一极其不透明的行业提供了一些有趣的观点。...这对任何崭露头角的超模来说拥有至关重要的意义——一个强势的INS帐户也会成为未来成功和失败之间的差异。 来自微信公众号煎蛋
艺术家或计算机程序可以尝试预测这些人现在的样子，但这两种方法都有缺陷。现在，科学家们利用先进的人工智能来预测比以往都更真实的未来长相。 该系统使用一种分为两部分的AI算法，即生成对抗网络（GAN）。...其他系统也有使用GAN的，但是这种新的系统的不同之处在于不仅注重年龄的正确性，还注重保护个人的身份。
这一前景如此清晰地凸显了为通用 AI 的未来做正确抉择的重要性，特别是与数据相关的部分——这无疑是这项技术的核心。 那么，通用 AI 的未来会是什么样的呢？...让我们更深入地探讨一下我对 AI 未来的三大预测。 1. LLM 合体 LLM 或大型语言模型是“可以使用非常大的数据集识别、总结、翻译、预测和生成内容的深度学习算法”。LLM 是通用 AI 的支柱。...了解组成更大困惑的小碎片对于正确推进通用AI革命至关重要——并创造一个可以将这项技术用于提升人类生活的未来。
自古以来，预测未来运势一直是人类孜孜以求的目标。从殷商的龟甲兽骨到今日的星座血型，人类似乎从来没有放弃过这个几乎不可能的任务。不过可惜的是，迄今为止还没有任何一种理论或技术可以真正做到预测未来。...Gabrieli）教授撰文[1]指出，基于如核磁共振成像（MRI）等的新一代无创神经成像技术（noninvasive neuroimaging）可能为预测个人未来行为趋势提供新的参考。...加布里埃利认为，这种高性能的设备可以从人类大脑当中分析出海量的数据，结合现代的超级计算机与大数据算法，就可以借助这些数据对具体个人在未来一段时间内的心理、健康乃至行为作出预测，从而实现个性化的医疗、教育和生活指导...加布里埃利指出，这些研究在未来将有助于为每个人量身打造个性化教育。...有一些研究指出，使用MRI扫描这些家族的新生儿大脑，经常会发现一类特征性的电活动。利用这些神经学特征来预测这个孩子在8岁左右是否会出现发育性阅读障碍，准确率能达到81%。
你是否想知道自己未来的子女是长什么样子的？ 这篇文章中，我们将介绍FamilyGan，用于查看未来子女得样子。...所以最终我们选择使用一个名称叫TSKinFace的数据集，该数据集含有1500张图片，且其中都包含有完整的家庭成员：父亲，母亲，儿女。 ?...将所有图像映射到StyleGan属性类别中，然后训练模型来依据父母的属性信息预测孩子的属性信息。 我们首先将所有图像（父母和孩子）的信息都映射到StyleGan潜在向量中。...映射后，剩下要做的就是训练一个模型，该模型可以根据父母的latent vector预测孩子的latent vector。 在36小时的“炼丹”过程中，我们测试了许多不同的模型。...2.线性回归：我们在latent space使用了512×18的向量，创建一个层网络就需要2×(512×18)×(512×18)个参数，接近1.7亿个！这是一个不推荐的方法。
它的基本思想是对于给定的一个样本，在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居，通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。KNN算法可以用于分类（比如手写识别）和回归（比如预测房价）问题。...对这K个邻居进行分类：如果该样本是分类问题，则对这K个邻居进行投票，票数最多的类别即为该样本的预测类别。如果该样本是回归问题，则对这K个邻居的值进行简单统计，例如取平均值作为该样本的预测值。...KNN算法的优势：简单易理解：KNN算法极其简单，可以使用不同的距离公式，它实际上是对训练数据进行了一个“数据压缩”，每个样本用其最近的邻居代替。...pred = knn.predict([[3, 5, 4, 2]])print(pred)这是一个使用scikit-learn库实现KNN算法的代码示例。...它加载了Iris数据集，并使用KNN分类器对数据进行训练，最后对一个样本进行预测。图片
据预测，以目前的速度发展，到2020年大数据的市场规模将超过2030亿美元。2017年即将结束，随着需求的增长，数据的重点也在以同样的速度增长。今年以来，大数据的主要趋势围绕企业的大数据能力发展。...随着这项技术的逐步回应和财务增长，以下是一些预测，以证明大数据将在2018年能成熟应用并卓有成效。 1. 提高速度 从基本的蓝牙连接到大数据分析，如今的技术正在迅速发展。...调研机构IDC预测，在未来，这些基于云计算的BDA技术的支出是主要内部部署解决方案支出的4.5倍。 许多大型公司正在设法在其解决方案中实现云功能。这些解决方案提供了更好的分析管理和高效的运行。...预计未来几年培训的人数有可能增加。企业对大数据专家的需求可能会持续。 5. 巨大的生产力 大数据带来了许多挑战。专家建议，成功克服这些挑战的组织可以获得更好，更高的生产力。...根据调研机构IDC公司的预测，到2020年，通过大数据解决方案，企业将能够分析相关数据，并提供最佳解决方案。这将提高组织的生产力，并为他们的消费者和市场价值提供更多的服务。
这里将使用传统时间序列模型Prophet、深度学习模型Seq2seq和传染病模型SIR进行确诊人数预测。...所以请在使用前清洗） Confirmed - 确诊人数 Deaths - 死亡人数 Recovered - 治愈人数 本文主要使用2019ncovdata.csv数据 数据分析 1.基本导入 import...此处我们假设为每天真实的确诊数据，以便分析和预测 模型预测 - Prophet Facebook 所提供的 prophet 算法不仅可以处理时间序列存在一些异常值的情况，也可以处理部分缺失值的情形，还能够几乎全自动地预测时间序列未来的走势...prophet 所做的事情就是： 输入已知的时间序列的时间戳和相应的值； 输入需要预测的时间序列的长度； 输出未来的时间序列走势。 输出结果可以提供必要的统计指标，包括拟合曲线，上界和下界等。...如果不想设置的话，使用 Prophet 默认的参数即可。
文章目录 大数据的价值 传统方法与AI的优势 使用AI预测未来趋势的新方法 1. 时间序列分析 2. 自然语言处理（NLP） 3....预测市场趋势 应用前景与挑战 应用前景 挑战和限制 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~解锁大数据宝藏：使用AI预测未来趋势的新方法 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT...本文将介绍如何使用人工智能（AI）和机器学习技术解锁大数据宝藏，预测未来的趋势，并分析这一方法的应用前景。 大数据的价值 大数据是从各种来源收集而来的信息，包括社交媒体、传感器、市场销售、客户行为等。...使用AI预测未来趋势的新方法 以下是一些使用AI预测未来趋势的新方法，这些方法可以帮助您更好地利用大数据： 1. 时间序列分析 时间序列分析是一种常见的用于预测未来趋势的方法。...然后，可以使用这些模型来预测未来的值。
这篇文章将告诉你如何利用时间序列分析来预测未来的货币汇率，并利用时间序列来进行机器学习。 序列问题 让我们从讨论序列问题开始。涉及序列的最简单的机器学习问题是一个“一对一”问题。 ?...一对一 在这种情况下，我们对模型有一个张量或数据输入，模型用给定的输入生成一个预测。线性回归、分类，甚至是卷积网络的图像分类都属于这一类。我们可以扩展这个构想，使模型能够使用输入和输出的过去值。...时间序列预测 我对一个递归神经网络的优势印象深刻，并决定用它们来预测美元和印度卢比之间的汇率。这个项目使用的数据集是基于1980年1月2日到2017年8月10日之间的汇率数据。...完全连接的模型不能从单一的前一个值来预测未来。现在让我们尝试使用一个递归的神经网络，看看它的效果如何。 ? 地面实况(蓝色)和预测(橙色) 长短期记忆网络 我们所使用的递归模型是一个层连续的模型。...LSTM预测 模型的变化 在这个模型中可能会有很多变化使它变得更好。你可以始终尝试通过更改优化器来更改配置。我看到的另一个重要变化是通过使用滑动时间窗口方法，该方法来自于流数据管理系统。
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