Prophet ist ein Prognosetool zur Analyse von Zeitreihendaten. Es handelt sich um ein Verfahren zur Prognose von Zeitreihendaten auf Grundlage eines additiven Modells, bei dem nichtlineare Trends mit jährlichen, wöchentlichen und täglichen Saisonalitäten sowie Feiertagseffekten angepasst werden. Es wurde vom Forschungsteam bei Facebook entwickelt und ist als Open-Source-Software verfügbar.
Die Entstehungsgeschichte des Propheten und seine erste Erwähnung
Prophet wurde ursprünglich 2017 vom Core Data Science-Team von Facebook entwickelt und veröffentlicht. Das Hauptziel bestand darin, ein Tool bereitzustellen, das von Analysten und Entwicklern gleichermaßen einfach genutzt werden kann, ohne dass umfassende statistische Kenntnisse erforderlich sind. Durch die Implementierung in Python und R wurde es einem breiten Publikum zugänglich und erfreute sich aufgrund seiner Fähigkeit, die Herausforderungen von Prognosen in großem Maßstab zu bewältigen, schnell großer Beliebtheit in verschiedenen Branchen.
Detaillierte Informationen zum Propheten: Erweiterung des Themas
Dank seiner Flexibilität und Robustheit ist Prophet zu einem wichtigen Werkzeug für die Zeitreihenprognose geworden. Die folgenden Details erweitern die Komponenten von Prophet:
Komponenten
- Trendmodell: Identifiziert zugrunde liegende Trends in den Daten.
- Saisonalitätsmodell: Erfasst periodische Schwankungen in den Daten, z. B. tägliche, wöchentliche und jährliche Muster.
- Feiertagseffekte: Konten für Feiertage oder besondere Ereignisse, die die Daten beeinflussen könnten.
- Fehlerbegriff: Berücksichtigt die zufälligen Variationen, die nicht durch das Modell erklärt werden können.
Algorithmus
Prophet verwendet ein additives Modell, das diese Komponenten kombiniert und Unsicherheitsintervalle einbezieht, um die Unsicherheit in den Prognosen zu erfassen.
Die innere Struktur des Propheten: Wie der Prophet funktioniert
Die Arbeitsweise von Prophet wird durch sein additives Modell definiert, das verschiedene Komponenten kombiniert:
- Trend: Linearer oder logistischer Wachstumstrend in Zeitreihen.
- Saisonalität: Wöchentliche und jährliche Saisonalität mit Fourier-Reihen.
- Feiertage: Vom Benutzer bereitgestellte Datumsliste zur Modellierung der Auswirkungen von Feiertagen oder besonderen Ereignissen.
Das Modell wird mithilfe einer Variation des GAM-Frameworks (Generalized Additive Model) angepasst und verwendet Stan, eine probabilistische Programmiersprache zur Schätzung.
Analyse der Hauptmerkmale von Prophet
- Robust gegenüber fehlenden Daten: Behandelt fehlende Datenpunkte, ohne dass eine Imputation erforderlich ist.
- Automatische Erkennung von Saisonalität: Erkennt automatisch saisonale Muster.
- Einbeziehung von Feiertagen: Ermöglicht eine spezielle Modellierung rund um Feiertage und Ereignisse.
- Flexibilität: Bietet Flexibilität bei der Modellierung von Trends und saisonalen Effekten.
- Skalierbarkeit: Kann große Datenmengen verarbeiten.
Arten von Propheten: Tabelle und Listen
Es gibt hauptsächlich eine Art Prophet-Modell, das jedoch für verschiedene Wachstumsarten konfiguriert werden kann:
| Wachstumstyp | Beschreibung |
|---|---|
| Linear | Geht von linearem Wachstum ohne Grenzen aus. |
| Logistik | Geht von einem Wachstum aus, das sich verlangsamt und einen Sättigungspunkt erreicht. |
Wege zur Nutzung des Propheten, Probleme und deren Lösungen im Zusammenhang mit der Nutzung
Prophet kann verwendet werden für:
- Umsatzprognosen
- Börsenprognose
- Wettervorhersage
- Verkehrsvorhersage
Probleme und Lösungen:
- Überanpassung: Anpassung der Saisonalität und Trendflexibilität.
- Ungenaue Feiertagseffekte: Manuelles Hinzufügen wichtiger Feiertage oder Ereignisse.
- Rechenzeit: Anpassung der Saisonalitätsprioritätsskala.
Hauptmerkmale und andere Vergleiche mit ähnlichen Begriffen
| Besonderheit | Prophet | ARIMA | Exponentielle Glättung |
|---|---|---|---|
| Saisonalitätsmodellierung | Ja | NEIN | Ja |
| Trendflexibilität | Hoch | Niedrig | Mittel |
| Umgang mit fehlenden Daten | Ja | NEIN | NEIN |
| Benutzerfreundlichkeit | Hoch | Mittel | Mittel |
Perspektiven und Technologien der Zukunft im Zusammenhang mit Prophet
Prophet wird weiterhin aktualisiert und die Community trägt zu seiner Verbesserung bei. Zukünftige Perspektiven können sein:
- Verbesserte Algorithmen für die automatische Optimierung von Hyperparametern.
- Integration mit Echtzeit-Analyseplattformen.
- Entwicklung spezialisierter Versionen für bestimmte Branchen.
Wie Proxyserver mit Prophet verwendet oder verknüpft werden können
Proxyserver wie die von OneProxy bereitgestellten können in Verbindung mit Prophet zum Web-Scraping und zur Datenerfassung, insbesondere für Echtzeitprognosen, verwendet werden. Durch den sicheren und anonymen Zugriff auf Daten ermöglichen diese Proxyserver genauere und aktuellere Vorhersagen.
verwandte Links
Durch die Berücksichtigung all dieser Aspekte erweist sich Prophet als vielseitiges und leistungsstarkes Tool für die Zeitreihenprognose, das für eine breite Palette von Anwendungen geeignet ist. Die Verbindung mit Proxyservern erhöht seinen Nutzen noch weiter und ermöglicht einen robusteren, datengesteuerten Entscheidungsprozess.
