在时间序列异常检测场景中,“节假日效应”是一个让很多人头疼的问题。所谓节假日效应,就是指在节假日期间,甚至前后一俩天,它的时间序列的走势和平常的时间序列走势有着很明显的区别。 尽管曲线有着明显区别的走势,但是业务往往是正常的。
解决痛点:“还有一个月就春节了,老板希望预测春节的订单量,该如何预测呢?”本文以预测的价值为出发点,和大家分享不同场景所适用的预测方式,并着重介绍一种容易理解且精准度较高的预测模型 - Prophet。
写文章的目的在于之前面试的时候,提到某一个时间序列项目的特征工程处理。我说的大多数都是一些数据清洗、数据去除异常点、针对数据特性做出的特别的特征工程的操作,然后面试官给我的建议是下一次面试多说一下常规的特征工程处理,因为这样面试官才会跟你有共鸣,能更好的理解你说的特征工程是什么。
doublering,携程高级算法工程师,关注自然语言处理、LLMs、时序预测等领域。
如果你还在为时间序列预测而苦恼,那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。
束开亮,携程大市场部BI团队,负责数据分析与挖掘。同济应用数学硕士,金融数学方向,法国统计学工程师,主修风险管理与金融工程。
对于任何业务而言,基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少?你希望商店的客流量是多少?多少人会乘坐飞机旅游?类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。
侯淑芳,2016年加入携程机票大数据团队,负责数据分析和挖掘项目,目前主要负责航变预测和话务预测及排班优化。
笔者近两年都在做智能营销方面的探索,不过最近想稍微切换自己的研究赛道,所以最近想把智能营销方面细枝末节的一些思考发出来。 关于活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估前篇是《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)》是把给入模型时特征加工的方式列举一下,本篇是想简单总结如何评价一个活动营销方式的好坏;当然方法本身不胜枚举,只能在有限视野里面进行归纳。
5年前prophet刚出来的时候试用过R版本的prophet: R+python︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet(遍地代码图)
今天老肥和大家分享的是下午刚刚结束的招商银行2021FinTech精英训练营数据赛道的方案。这次赛题是时间序列赛题,我也是第二次尝试(第一次是中兴捧月迪杰斯特拉赛道的流量预测),方式方法还略显稚嫩,只使用了树模型与时序模型进行任务的建模,最终取得了榜单24名的成绩,在这我抛砖引玉,期待大佬们更加多元化、性能强大的方案。
除了对数据进行统计外,也可以对节假日等进行统计,以刻画历史数据中所含节假日的情况。(还可以统计未来的节假日的情况。)
prophet(读作 ˈprɒfɪt)这个英文单词的意思是先知,预言家(没错,就是天黑请睁眼的那位😋)。顾名思义,它能够预测未来。
这里我们利用下json转golang struct的小工具,把接口返回的json转成golang的代码
这份白皮书由国内智能编程机器人公司 aiXcoder (www.aixcoder.com)联合机器之心发布。aiXcoder 是利用智能化技术进行「程序代码的自动生成与补全」的领先者,其代码自动补全产品的用户覆盖了国内 32 个省、直辖市和自治区,海外覆盖 19 个国家或地区。本报告的统计结果是从随机抽样出的 15000 名开发者中得出。
resources 目录下(与application.properties配置文件同级)新建一个文件 holiday.txt
封面图是对 fullCalendar 扩展以后的完整demo,像素渣,凑合一下。。
做这次考核作业用了4.5天时间,2天半的时间都在反复处理特征工程当中,1天半用来对比训练模型和做最后预测要提交的数据。
您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单。
我们生活中很多数据是有时间维度的。比如说天气或者股票价格。对于这种带有时序的数据,有一种基于时间序列的预测模型---Prophet。
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上面这些在某些固定时间点周而复始的出现某种现象的,我们一般称之为周期性,那么在时间序列问题中,我们如何捕捉这些周期性呢?
本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量
最近从公司SOP项目转到Data Analysis「DA」项目,开始从事Mean堆栈的开发,一些新的坑也要从头踩起。昨天就遇到了一个深坑,特此记录下来。
如何科学地推断某个产品策略对观测指标产生的效应非常重要,这能够帮助产品和运营更精准地得到该策略的价值,从而进行后续方向的迭代及调整。
之前梳理了一些内置库的学习,收到了一些评论,绝大多数评论都在直指一个问题:为什么梳理这些无关痛痒的内置库?
作为一名前端开发,在学习一门新技术,练手新项目时总是苦恼于没有好的创意和数据来源,今天就给大家推荐一些免费且实用的 API ,完全不用注册直接可调用~
原文:https://www.kesci.com/apps/home/#!/forum/postdetail/59194c685d9f204ee315ed90 调查发现,在出行产品业务中,不同区域的产品需求量级不一样,不同时段需求量会有高低起伏,相同区域相同时段各产品的需求量因产品特性不同又有差异。 此次竞赛的目的正是为了深入了解产品需求量和产品特性、历史销量的关系,挖掘出影响需求量的关键因素,预测出行产品未来14个月每月的销量,从而指导产品的库存管理和定价策略,这将对收益管理提升有着重要作用。
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春节不同于其他节日,许多零售企业春节的销售高峰不是节日期间,而是春节前的两周。这两周的销售对全年的业绩目标实现都会产生重要的影响。
在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻,本文将利用数据分析、数据挖掘、机器学习相关方法,围绕疫情态势展示、疫情走势预测进行分析,挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系,以形象生动的方式呈现给大家,为夺取防控疫情的胜利贡献力量!
我这里是个简单版的,只是去除周末,对于节假日无法自动掌控,需要配置节假日表,因为中国的节假日是每年定一次。 可以参考:获取n个工作后的日期,排除节假日和调休
时间序列分析是统计学科的一个重要分支。它主要是通过研究随着时间的推移事物发展变化过程中的规律,来进行事物未来发展情况的预测。在我们的日常生活中,股票的价格走势,奶茶店每天的销售额,一年的降雨量分布,河水四季的涨落情况等都属于时间序列。时间序列的分析深入诸多行业。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/seasonality_holiday_effects__regressors
在数据分析、数据可视化产品中,最常用到的分析思路就是对比分析,有对比才有直观的量化评价标准,如果只是说今天DAU 1000W,那这1000W仅是个数字而已,业务表现到底是好还是坏呢?对比分析过程,日期
笔者五一之前补班的时候,闹钟没响,早上差点迟到了。笔者闹钟设置的是周一到周五,iPhone没有法定节假日的设置,也没有补休的设置。。。。笔者就想要解决这个痛点,梦想着,要是做出来了,发布到商店,从此走上人生巅峰,赢取白。。。。
AIOps,最初的定义是Algorithm IT Operations,是利用运维算法来实现运维的自动化,最终走向无人化运维。随着技术成熟,逐步确定为Artificial Intelligence for IT Operations——智能运维,将人工智能应用于运维领域,基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等),通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维无法解决的问题。
趋势预测在很多应用场景中都会起到至关重要的作用,比如淘宝商家会考虑库存量应该保持在多少才能够满足客户需求,商场希望得知假期会迎来多大的客流量以安排系列活动,机场想要预测五一黄金周会有多大的客运量来做相应的应急部署等。在智能运维领域,趋势预测同样具有一定的理论意义和实际应用价值。
今天给大家带来一篇新的kaggle数据分析实战案例:基于长短期记忆网络(LSTM)模型的伦敦自行车需求预测分析。本文的两个亮点:
随着全球化的推进,跨文化交流变得越来越重要。在学术领域,英文论文的质量对于研究成果的传播和认可至关重要。然而,非英语母语者在撰写和润色英文论文时可能面临诸多挑战。本文将介绍 ChatGPT 如何助力英文论文翻译和润色,以提高非英语母语者的学术论文质量。
(2)内容:BUG统计表、网站项目进度表(以月度统计,每周更新一次)、延期需求统计表
细心的同学可能会问,可不可能出现同一个模型既有linear趋势,又有logistic趋势,就像下面这样:
在前期推文Python中的时序分析工具包推荐(1)中介绍了时序分析的三个工具包,分别侧重于时序特征工程、基于sklearn的时序建模和更为高级的时序建模工具。今天,本篇再来介绍4个时序分析好用的工具包:Prophet、Merlion、Darts和GluonTS。
日期选择器作为基础组件重要不可或缺的一员,大家已经快习惯它一成不变的样子,输入框+日期选择弹出层。但到业务中,这种墨守成规的样子真的能百分百契合业务需求吗。这篇文章从多个网站的日期选择场景出发,企图归纳出日期选择器的最佳实践。这篇文章对移动端的日期选择暂无涉猎,都是PC端,列举出通用场景,每个类型日期选择器需要考虑的设计。 文章链接:Designing The Perfect Date And Time Picker 感谢本期评论官 @黄子毅 @流形 @王亮 @赵阳 @不知名的花瓣工程师
疑惑一 程序员的压力有哪些? 压力一是找不到对象。面向对象的程序猿也找不到对象。今天突然市场说一项目一个星期搞定要招标,妈蛋。管我毛事。哎不说了加班。又出bug了修也修不玩,说好了不改了的?这个月都得加班。没有统一意见的领导每天无止境的修改需求,面对非专业人员的,重复提问上头的想法非常好,但是 几天就要实现,感觉技术就是儿戏。...... 疑惑二 当程序员需要天赋吗? 其实做一个程序员不需要啥,会百度,会copy,听领导的话就行了。天赋之类的更个码代码的没啥关系,之于学学习语言一样,听多了看多了你就
在互联网世界中,我们可以通过各种各样的手段方法获得丰富的数据,比如数据爬虫、手机采样,甚至是各种各样的行为数据、城市数据都变得更加透明和可获得。然后,在实际工作中,我们经常会遇到有了各种个月的数据后会遇到怎么样使用、怎么盈利的问题,这里并不会讨论法律允许之外的贩卖数据的问题,讨论的是如果利用数据产品各种个月利润的问题。
今天这篇可以说是思维方式的总结,一共十四对我个人而言较为重要的思维方式,分享给大家。请不要嫌弃我的灵魂画作。 1.信号与噪音(信度与效度) 信度的英文为Reliability,简单就是说可信度。在看数据的时候有时会出现与日常数据相差很大的点,这时就需要注意了。效度的英文为Validity,代表测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。这个概念代表着数据的精确程度,越精确越可靠。但是在实际的操作中一味的追求效度可能会导致成本升高,效率下降。通过信度分析可以隔离信号中的噪音,通过效度分析可以提高信号的精确
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