Prophet:用于生成时间序列数据的高质量预测的工具-开源

先知是一种用于基于附加模型预测时间序列数据的过程，其中非线性趋势与每年，每周和每天的季节性以及假期效应相吻合。 它最适合具有强烈季节性影响和多个季节历史数据的时间序列。 先知对于丢失数据和趋势变化具有较强的鲁棒性，并且通常可以很好地处理异常值。 先知在Facebook的许多应用程序中用于生成可靠的计划和目标设定预测。 我们发现，在大多数情况下，它的性能要优于其他任何方法。 我们在Stan中拟合模型，以便您在几秒钟内获得预测。 无需人工即可获得有关杂乱数据的合理预测。 先知对异常值，丢失的数据以及时间序列中的急剧变化具有鲁棒性。