像股票价格、每日天气、体重变化这一类,都是时序数据,这类数据相当常见,也是所有数据科学家们的挑战。
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。官方doc中给了一个数据集作为prophet的入门,这里我也只是按照官方的入门文档编写了的代码,很简单,只是把数据集换成了北京这8年来的每日温度数据,温度数我从网上爬取的,爬虫源码和数据可以从我github上找到。
本文为大家介绍了如何在Python中使用由Facebook开发的Prophet库进行自动化的时间序列预测,以及如何评估一个由Prophet库所搭建的时间序列预测模型的性能。
根据您的需求,我将这些方法的代码合并,并将预测结果保存到Excel文件的不同列中。请注意,预测方法的参数可能需要根据您的实际数据进行调整。此外,这里的代码仅适用于包含年月和销售金额两列的Excel文件。
prophet 是facebook 开源的一款时间序列预测工具包,直接用 conda 安装 fbprophet 即可
去年Facebook开源了一套时序预测工具叫做Prophet。Prophet是一个预测时间序列数 据的模型。 它基于一个自加性模型,用来拟合年、周、季节以及假期等非线性趋势。 它在至少有一年历史数据的日常周期性数据,效果最好。 Prophet对缺失值,趋势的转变和大量的异常值是有极强的鲁棒性。Prophet中文翻译是:“先知”。名字还是挺贴切的。在看完本篇文章后,你将会知道:
今天和大家分享的是前不久老肥我参加的银联商务和华东理工商学院一起举办的智慧支付挑战赛,本次比赛我也是单人参加,最终很高兴收获了一等奖的好成绩。
这是8个月前,全球顶尖的量化交易公司Optiver在Kaggle上面办的一场比赛——预测股票市场波动率、时间序列预测任务。 这场比赛吸引了超过3800支队伍参加,其中相当一部分选手梦想着训出一个模型、指导购买股票(OR彩票)、一夜暴富,迎娶白富美走上人生巅峰。 然后当然是没有然后的。 抛开部分参赛选手难以实现的梦不谈,这场比赛的火爆代表着一个现象——时间序列预测这一传统技术,由于机器学习和深度学习方法的应用,正焕发新的生命力。 广义线性模型,xgboost等机器学习方法,LSTM,CNN,Transf
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。
Optiver是全球顶尖的量化交易公司。10个月前,Optiver在Kaggle上面办的一场预测股票市场波动率的比赛。 这场比赛吸引了超过3800支队伍参加,其中相当一部分选手梦想着训出一个模型、指导购买股票、一夜暴富,迎娶白富美走上人生巅峰。 然后当然是没有然后的。 这场比赛的落地场景——金融量化正是时间序列预测应用最广泛的领域之一。并且随着机器学习和深度学习算法地更广泛应用,时间序列预测的落地场景越来越多,比如供应链、零售、交通等等等等。 广义线性模型,xgboost等机器学习方法,LSTM,CN
1、Excel的a列是年月,b列是本年月销售额。写一个Python程序,读取Excel,计算单元格某个年月后面6个月销售额累计值,用指数平滑的时间序列预测某个年月后面6个月销售额累计值。将年月、本年月销售额、后6个月销售额累计值、预测6个月销售额累计值记录到新Excel表格。
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Prophet是facebook开源的时间序列预测工具,使用时间序列分解与机器学习拟合的方法进行建模预测,关于prophet模型优点本文不再累述,网络上的文章也比较多了,各种可视化,参数的解释与demo演示,但是真正用到工业上大规模的可供学习的中文材料并不多。
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。
解决痛点:本文为大家总结了,面试中常会问到的10道业务侧数据分析思路题,对于准备跳槽的你相信会有很大帮助。
成为更优秀程序员的关键:更多的阅读 虽然我一直以来都很享受于读书,但我总是很难挤出时间来阅读。而当真的空闲了,我通常会去阅读小说、自传,或一些怪癖但有趣的东西。我的Kindle电子书阅读器上到目前为止都是一些我最喜欢的技术。我仍然觉得不可思议的是,通过一个小小的设备我就能随身携带一个图书馆,只要电池能够续航一段时间(例如一个月)。 但是我在技术上的阅读真的很缺乏。当然,我也读过经典名著,例如《Clean Code》,但仅此而已。我一直是一个“有什么问题就谷歌”的人。技术书籍太枯燥乏味了!所以通常我会避开阅读
虽然我一直以来都很享受于读书,但我总是很难挤出时间来阅读。而当真的空闲了,我通常会去阅读小说、自传,或一些怪癖但有趣的东西。我的Kindle电子书阅读器上到目前为止都是一些我最喜欢的技术。我仍然觉得不可思议的是,通过一个小小的设备我就能随身携带一个图书馆,只要电池能够续航一段时间(例如一个月)。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/diagnostics
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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。
1、用了多种方法预测未来6个月的销售额,并计算了算法的标准差、平均值、与1绝对值求和等验证指标。
随着疫情的变化,急性传染病数据经常会随时间变化,我们通过对每天传染病的记录,就形成了时间序列数据,周期可以是天,周,月,年。目前我们经常会用到ARIMA来预测疾病在未来的变化趋势。
Prophet是Facebook 开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具。Facebook 表示,Prophet 相比现有预测工具更加人性化,并且难得地提供 Python 和R的支持。它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。
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。
时间序列分析是一类经典问题,常见的场景需求包括时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。作为一名算法工程师,当调包遇上时间序列,有哪些好用的工具包呢?本篇首先介绍3个:tsfresh、tslearn、sktime。
随着得物业务的快速发展,积累了大量的时序数据,这些数据对精细化运营,提升效率、降低成本有着重要作用。在得物的时序数据挖掘场景中,时序预测Prophet模型使用频繁,本文对Prophet的原理和源码进行深入分析,欢迎阅读和交流。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/uncertainty_intervals
与其他开源机器学习库相比,PyCaret 库只需几行代码即可执行复杂的机器学习任务,方便我们高效地执行迭代实验,更快地得出结论。PyCaret 有点类似于 R 里的 Caret 包,但要更为简单。
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。
我已经谈到了构建属于你自己的数据仓库需要采取的前两个步骤(请参阅:如何在4周内构建数据仓库,第1部分)。选择架构和DBMS是需要完成的第一件事情。到目前为止,我们已经有了需要复制的数据的概念以及我们想要存储数据的数据库。缺失的部分就是复制的过程。我们如何存储复制的数据?我们如何转换数据?这些是我在这篇文章中所要回答的问题。
时序预测是一类经典的问题,在学术界和工业界都有着广泛的研究和应用。甚至说,世间万物加上时间维度后都可抽象为时间序列问题,例如股票价格、天气变化等等。关于时序预测问题的相关理论也极为广泛,除了经典的各种统计学模型外,当下火热的机器学习以及深度学习中的循环神经网络也都可以用于时序预测问题的建模。今天,本文就来介绍三种方式的简单应用,并在一个真实的时序数据集上加以验证。
但是在这篇文章将使用更高级的技术来预测时间序列,本文将使用 Prophet 来提取新的有意义的特征,例如季节性、置信区间、趋势等。
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。
Prophet已经创建了所需的模型并匹配数据。Prophet在默认情况下为我们创建了变化点并将它们存储在.changepoints中。默认情况下,Prophet在初始数据集的80%中添加了25个变化点。在初始化prophet时,可以使用n_changepoints参数更改点的数量(例如,model= prophet (n_changepoints=30))
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时,最终的目的都是使其投入生产。通常,我们在做机器学习项目的过程中,将注意力集中在数据分析,特征工程,调整参数等方面。但是,我们往往会忘记主要目标,即从模型预测结果中获得实际的价值。
今天我给大家分享一下头部互联网电商大厂的面试流程,我的一些日常工作内容,另外再给大家介绍一些相关工作案例。
传统的时间序列算法很多,例如AR、MA、ARIMA等,对于非专业人员来说显得很难上手。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]。
2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格:预测结果2023.6.2.xlsx中,表头如下:
Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列,可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。而对于多变量时间序列,则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而,对于带有概率预测的时间序列,在每个周期都有多个值的情况下,情况又如何呢?图(1)展示了销售额和温度变量的多变量情况。每个时段的销售额预测都有低、中、高三种可能值。尽管 Pandas 仍能存储此数据集,但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。
神经常微分方程是对时序动态建模的不错选择。但是,它存在一个基本问题:常微分方程的解是由其初始条件决定的,缺乏根据后续观察调整轨迹的机制。
darts是一个强大而易用的Python时间序列建模工具包。在github上目前拥有超过7k颗stars。
最近调研了很多时间序列相关的模型、框架,准备开始学习时序。这里先介绍一款Facebook开源的时序利器:Kats
时间序列分析建模是数据科学和机器学习的一个重要的领域,在电子商务、金融、供应链管理、医学、气象、能源、天文等诸多领域有着广泛的应用。而对于时间序列的分析以及建模目前也有非常多的技术,但相对散乱,本次FaceBook开源了Kats,它是第一个开发标准并连接时间序列分析各个领域的综合Python库,用户可以在这里探索其时间序列数据的基本特征,预测未来值,监视异常,并将其合并到ML模型和pipeline中。
我们总说“不要重复发明轮子”,python中的第3方工具库就是最好的例子。借助它们,我们可以用简单的方式编写复杂且耗时的代码。在本篇内容中,ShowMeAI给大家整理了 7 个有用的 Python 库,如果大家从事机器学习工作,一定要来一起了解一下。
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。
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