4 代碼實(shí)踐

我們使用沃爾瑪股票的歷史數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析。import pandas as pdfrom fbprophet import Prophetimport matplotlib．pyplot as plt

wmt ＝ pd．read＿csv（＇data／WMT．csv＇， usecols＝［0， 5］）

＃ 看一下數(shù)據(jù)wmt．head（）．a(chǎn)ppend（wmt．tail（））（左右滑動(dòng)查看全部?jī)?nèi)容）

＃ 需要修改為制定列名wmt．columns ＝ ［＇ds＇，＇y＇］wmt．head（）

＃ 畫圖wmt．set＿index（［＇ds＇］）．plot（figsize＝（18，7））（左右滑動(dòng)查看全部?jī)?nèi)容）

＃ 初始化模型m ＝ Prophet（）

＃ 擬合數(shù)據(jù)m．fit（wmt）

＃ 準(zhǔn)備預(yù)測(cè)值，我們要預(yù)測(cè)未來一年future ＝ m．make＿future＿dataframe（periods＝365）future．tail（）（左右滑動(dòng)查看全部?jī)?nèi)容）

＃ 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)forecast ＝ m．predict（future）＃ 畫出預(yù)測(cè)圖：m．plot（forecast）

＃ 畫出時(shí)間序列的分量m．plot＿components（forecast）

這里做的比較簡(jiǎn)單，還有很多參數(shù)沒有加。

給出調(diào)參經(jīng)驗(yàn)：

Capacities：用戶可以通過調(diào)整該參數(shù)，來適配經(jīng)驗(yàn)所得的容納量；

Change points：直接指定變點(diǎn)；

Holidays and seasonality：調(diào)整節(jié)假日與事件及其影響；

Smoothing parameters：通過調(diào)整

來控制模型增長(zhǎng)率的全局或者局部平滑；季節(jié)性和假日的平滑參數(shù)

可以來估計(jì)未來的季節(jié)性變化。

5 總結(jié)

簡(jiǎn)單做個(gè)總結(jié)：Prophet 是 Facebook 開源的自動(dòng)化預(yù)測(cè)的時(shí)間序列模型，其非常簡(jiǎn)單且速度非常快。Prophet 基于線性可加模型，分量包括趨勢(shì)、季節(jié)性、節(jié)假日效應(yīng)及誤差。其非常適用于具有強(qiáng)烈季節(jié)效應(yīng)的時(shí)間序列任務(wù)。Prophet 簡(jiǎn)單之處還表現(xiàn)于對(duì)缺失值和異常點(diǎn)的健壯性，即使是不懂時(shí)間序列建模的人員也可以很快上手。

Prophet 有以下優(yōu)勢(shì)：

速度快且性能好：Prophet 已經(jīng)應(yīng)用于 Facebook 的許多場(chǎng)景并提供可靠的預(yù)測(cè)。在大多數(shù)情況下，它的效果都比其他方法要好；全自動(dòng)：Prophet 對(duì)于異常值、丟失的數(shù)據(jù)具有健壯性，可以對(duì)雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)，無需人工介入；靈活性高：Prophet 程序?yàn)橛脩籼峁┝嗽S多調(diào)整接口，可以通過添加領(lǐng)域知識(shí)來改進(jìn)預(yù)測(cè)；簡(jiǎn)單方便：可以使用 Python 或者 R，非常方便。

但 Prophet 也有以下局限：

無法人為加特征；模型過于簡(jiǎn)單，常常處于欠擬合狀態(tài)；不適合長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。

6 參考資料

［1］ Taylor S J， Letham B． Forecasting at scale［J］． The American Statistician， 2018， 72（1）： 37－45．［2］ Github： Prophet［3］ Intro to Facebook Prophet

關(guān)于我“門”

將門是一家以專注于發(fā)掘、加速及投資技術(shù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)業(yè)公司的新型創(chuàng)投機(jī)構(gòu)，旗下涵蓋將門創(chuàng)新服務(wù)、將門技術(shù)社群以及將門創(chuàng)投基金。將門成立于2015年底，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)由微軟創(chuàng)投在中國(guó)的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)原班人馬構(gòu)建而成，曾為微軟優(yōu)選和深度孵化了126家創(chuàng)新的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。

將門創(chuàng)新服務(wù)專注于使創(chuàng)新的技術(shù)落地于真正的應(yīng)用場(chǎng)景，激活和實(shí)現(xiàn)全新的商業(yè)價(jià)值，服務(wù)于行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)公司。

將門技術(shù)社群專注于幫助技術(shù)創(chuàng)新型的創(chuàng)業(yè)公司提供來自產(chǎn)、學(xué)、研、創(chuàng)領(lǐng)域的核心技術(shù)專家的技術(shù)分享和學(xué)習(xí)內(nèi)容，使創(chuàng)新成為持續(xù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

將門創(chuàng)投基金專注于投資通過技術(shù)創(chuàng)新激活商業(yè)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的初創(chuàng)企業(yè)，關(guān)注技術(shù)領(lǐng)域包括機(jī)器智能、物聯(lián)網(wǎng)、自然人機(jī)交互、企業(yè)計(jì)算。在近四年的時(shí)間里，將門創(chuàng)投基金已經(jīng)投資了包括量化派、碼隆科技、禾賽科技、寬拓科技、杉數(shù)科技、迪英加科技等數(shù)十家具有高成長(zhǎng)潛力的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。