ศาสดาเป็นเครื่องมือพยากรณ์ที่ออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา เป็นขั้นตอนในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาโดยอิงจากแบบจำลองแบบบวกซึ่งแนวโน้มที่ไม่เป็นเชิงเส้นจะสอดคล้องกับฤดูกาลรายปี รายสัปดาห์ และรายวัน รวมถึงผลกระทบในวันหยุด ได้รับการพัฒนาโดยทีมวิจัยของ Facebook และมีให้บริการในรูปแบบซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส
ประวัติความเป็นมาของพระศาสดาและการกล่าวถึงครั้งแรกของมัน
Prophet ได้รับการพัฒนาและเผยแพร่ครั้งแรกโดยทีม Core Data Science ของ Facebook ในปี 2560 จุดมุ่งหมายหลักคือการจัดหาเครื่องมือที่นักวิเคราะห์และนักพัฒนาสามารถนำไปใช้ได้อย่างง่ายดายโดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางสถิติอย่างกว้างขวาง การใช้งานใน Python และ R ทำให้เข้าถึงได้สำหรับผู้ชมในวงกว้าง และได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมต่างๆ เนื่องจากความสามารถในการรับมือกับความท้าทายในการคาดการณ์ในวงกว้าง
ข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับศาสดา: การขยายหัวข้อ
ศาสดาได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการพยากรณ์อนุกรมเวลา เนื่องจากความยืดหยุ่นและความทนทาน รายละเอียดต่อไปนี้ขยายตามองค์ประกอบของศาสดา:
ส่วนประกอบ
- เทรนด์โมเดล: ระบุแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล
- แบบจำลองฤดูกาล: บันทึกความผันผวนของข้อมูลเป็นระยะ เช่น รูปแบบรายวัน รายสัปดาห์ และรายปี
- เอฟเฟกต์วันหยุด: บัญชีสำหรับวันหยุดหรือกิจกรรมพิเศษที่อาจส่งผลต่อข้อมูล
- เงื่อนไขข้อผิดพลาด: พิจารณาความแปรผันแบบสุ่มที่โมเดลไม่สามารถอธิบายได้
อัลกอริทึม
ศาสดาใช้แบบจำลองเพิ่มเติมที่รวมองค์ประกอบเหล่านี้ และรวมช่วงความไม่แน่นอนเพื่อจับความไม่แน่นอนในการพยากรณ์
โครงสร้างภายในของศาสดา: วิธีการทำงานของศาสดา
การทำงานของศาสดาถูกกำหนดโดยแบบจำลองเพิ่มเติมที่รวมส่วนประกอบต่างๆ:
- แนวโน้ม: แนวโน้มการเติบโตเชิงเส้นหรือลอจิสติกในอนุกรมเวลา
- ฤดูกาล: รายสัปดาห์และรายปีแบบฟูเรียร์
- วันหยุด: รายการวันที่ที่ผู้ใช้จัดเตรียมไว้เพื่อจำลองผลกระทบของวันหยุดหรือกิจกรรมพิเศษ
แบบจำลองนี้เหมาะสมโดยใช้รูปแบบของกรอบงาน Generalized Additive Model (GAM) และใช้ Stan ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมความน่าจะเป็นสำหรับการประมาณค่า
การวิเคราะห์ลักษณะสำคัญของศาสดา
- ทนทานต่อข้อมูลที่สูญหาย: จัดการจุดข้อมูลที่ขาดหายไปโดยไม่จำเป็นต้องใส่ข้อมูล
- การตรวจจับฤดูกาลโดยอัตโนมัติ: ตรวจจับรูปแบบตามฤดูกาลโดยอัตโนมัติ
- การรวมวันหยุด: อนุญาตให้มีการสร้างแบบจำลองพิเศษในช่วงวันหยุดและเหตุการณ์ต่างๆ
- ความยืดหยุ่น: เสนอความยืดหยุ่นในการสร้างแบบจำลองแนวโน้มและผลกระทบตามฤดูกาล
- ความสามารถในการขยายขนาด: สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้
ประเภทของศาสดาพยากรณ์: ตารางและรายการ
ส่วนใหญ่มีโมเดลศาสดาอยู่ประเภทหนึ่ง แต่สามารถกำหนดค่าสำหรับการเติบโตประเภทต่างๆ ได้:
ประเภทการเจริญเติบโต | คำอธิบาย |
---|---|
เชิงเส้น | ถือว่าการเติบโตเชิงเส้นโดยไม่มีขอบเขตใดๆ |
โลจิสติกส์ | ถือว่าการเติบโตที่ช้าลงและถึงจุดอิ่มตัว |
วิธีใช้ศาสดาพยากรณ์ ปัญหาและแนวทางแก้ไขที่เกี่ยวข้องกับการใช้
ศาสดาสามารถใช้สำหรับ:
- การพยากรณ์การขาย
- การทำนายตลาดหุ้น
- การพยากรณ์อากาศ
- การทำนายการจราจร
ปัญหาและแนวทางแก้ไข:
- ฟิตเกิน: การปรับฤดูกาลและความยืดหยุ่นของแนวโน้ม
- เอฟเฟกต์วันหยุดที่ไม่ถูกต้อง: เพิ่มวันหยุดหรือกิจกรรมสำคัญด้วยตนเอง
- เวลาในการคำนวณ: ปรับมาตราส่วนฤดูกาลก่อน
ลักษณะหลักและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีข้อกำหนดที่คล้ายกัน
คุณสมบัติ | ศาสดา | อาริมา | การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียล |
---|---|---|---|
การสร้างแบบจำลองตามฤดูกาล | ใช่ | เลขที่ | ใช่ |
ความยืดหยุ่นของเทรนด์ | สูง | ต่ำ | ปานกลาง |
การจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป | ใช่ | เลขที่ | เลขที่ |
สะดวกในการใช้ | สูง | ปานกลาง | ปานกลาง |
มุมมองและเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่เกี่ยวข้องกับศาสดาพยากรณ์
ศาสดายังคงได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และชุมชนมีส่วนช่วยในการปรับปรุง มุมมองในอนาคตอาจรวมถึง:
- อัลกอริธึมที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติ
- บูรณาการกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
- การพัฒนาเวอร์ชันพิเศษสำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะ
วิธีการใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์หรือเชื่อมโยงกับศาสดาพยากรณ์
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เช่นเดียวกับที่ OneProxy มอบให้สามารถใช้ร่วมกับ Prophet สำหรับการคัดลอกเว็บและการรวบรวมข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ ด้วยการรับรองการเข้าถึงข้อมูลที่ปลอดภัยและไม่เปิดเผยตัวตน พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้จึงอำนวยความสะดวกในการคาดการณ์ที่แม่นยำและทันสมัยยิ่งขึ้น
ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
เมื่อพิจารณาทุกแง่มุมเหล่านี้ Prophet ก็กลายเป็นเครื่องมืออเนกประสงค์และทรงพลังในการพยากรณ์อนุกรมเวลา ซึ่งรองรับการใช้งานที่หลากหลาย การเชื่อมโยงกับพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ช่วยปรับปรุงยูทิลิตี้ให้ดียิ่งขึ้น ช่วยให้กระบวนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแข็งแกร่งยิ่งขึ้น