Prophet est un outil de prévision conçu pour analyser les données de séries chronologiques. Il s'agit d'une procédure de prévision de données de séries chronologiques basée sur un modèle additif dans lequel les tendances non linéaires sont adaptées à la saisonnalité annuelle, hebdomadaire et quotidienne, ainsi qu'aux effets des vacances. Il a été développé par l'équipe de recherche de Facebook et est disponible sous forme de logiciel open source.
L'histoire de l'origine du prophète et sa première mention
Prophet a été initialement développé et publié par l'équipe Core Data Science de Facebook en 2017. L'objectif principal était de fournir un outil qui pourrait être facilement utilisé par les analystes et les développeurs sans avoir besoin de connaissances statistiques approfondies. Son implémentation dans Python et R l'a rendu accessible à un large public et il a rapidement gagné en popularité dans divers secteurs grâce à sa capacité à relever les défis de la prévision à grande échelle.
Informations détaillées sur Prophet : élargir le sujet
Prophet est devenu un outil clé dans la prévision de séries chronologiques, grâce à sa flexibilité et sa robustesse. Les détails suivants développent les composants de Prophet :
Composants
- Modèle de tendance: Identifie les tendances sous-jacentes dans les données.
- Modèle de saisonnalité: capture les fluctuations périodiques des données, telles que les modèles quotidiens, hebdomadaires et annuels.
- Effets de vacances: Comptes pour les vacances ou les événements spéciaux qui pourraient influencer les données.
- Terme d'erreur: Prend en compte les variations aléatoires qui ne peuvent être expliquées par le modèle.
Algorithme
Prophet utilise un modèle additif qui combine ces composants et intègre des intervalles d'incertitude pour capturer l'incertitude dans les prévisions.
La structure interne du prophète : comment fonctionne le prophète
Le fonctionnement de Prophet est défini par son modèle additif qui combine différents composants :
- S'orienter: Tendance de croissance linéaire ou logistique dans des séries chronologiques.
- Saisonnalité: Saisonnalité hebdomadaire et annuelle avec séries de Fourier.
- Vacances : liste de dates fournie par l'utilisateur pour modéliser les effets des vacances ou des événements spéciaux.
Le modèle est ajusté à l'aide d'une variante du cadre du modèle additif généralisé (GAM) et utilise Stan, un langage de programmation probabiliste pour l'estimation.
Analyse des principales caractéristiques de Prophet
- Robuste aux données manquantes: gère les points de données manquants sans avoir besoin d'imputation.
- Détection automatique de la saisonnalité: Détecte automatiquement les tendances saisonnières.
- Inclusion des jours fériés: Permet une modélisation spéciale autour des vacances et des événements.
- La flexibilité: Offre une flexibilité dans la modélisation des tendances et des effets saisonniers.
- Évolutivité: Capable de gérer de grands ensembles de données.
Types de prophètes : tableau et listes
Il existe principalement un type de modèle Prophet, mais il peut être configuré pour différents types de croissance :
| Type de croissance | Description |
|---|---|
| Linéaire | Suppose une croissance linéaire sans aucune limite. |
| La logistique | Suppose une croissance qui ralentit et atteint un point de saturation. |
Façons d'utiliser Prophet, problèmes et leurs solutions liées à l'utilisation
Prophète peut être utilisé pour :
- Prévision des ventes
- Prédiction boursière
- Prévision météo
- Prévision du trafic
Problèmes et solutions:
- Surapprentissage: Ajustement de la saisonnalité et de la flexibilité des tendances.
- Effets de vacances inexacts: Ajout manuel de jours fériés ou d'événements importants.
- Temps de calcul: Ajustement de l'échelle préalable de saisonnalité.
Principales caractéristiques et autres comparaisons avec des termes similaires
| Fonctionnalité | Prophète | ARIMA | Lissage exponentiel |
|---|---|---|---|
| Modélisation de la saisonnalité | Oui | Non | Oui |
| Flexibilité des tendances | Haut | Faible | Moyen |
| Gestion des données manquantes | Oui | Non | Non |
| Facilité d'utilisation | Haut | Moyen | Moyen |
Perspectives et technologies du futur liées à Prophet
Prophet continue d'être mis à jour et la communauté contribue à son amélioration. Les perspectives futures pourraient inclure :
- Algorithmes améliorés pour le réglage automatique des hyperparamètres.
- Intégration avec des plateformes d'analyse en temps réel.
- Développement de versions spécialisées pour des industries particulières.
Comment les serveurs proxy peuvent être utilisés ou associés à Prophet
Les serveurs proxy tels que ceux fournis par OneProxy peuvent être utilisés conjointement avec Prophet pour le scraping Web et la collecte de données, en particulier pour les prévisions en temps réel. En garantissant un accès sécurisé et anonyme aux données, ces serveurs proxy facilitent des prédictions plus précises et à jour.
Liens connexes
En considérant tous ces aspects, Prophet apparaît comme un outil polyvalent et puissant de prévision de séries chronologiques, s'adressant à un large éventail d'applications. Son association avec des serveurs proxy améliore encore son utilité, permettant un processus décisionnel plus robuste basé sur les données.
