用Prophet在Python中进行时间序列预测

 预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？

最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。

Prophet的目的是“使专家和非专家可以更轻松地进行符合需求的高质量预测。 

 您将学习如何使用Prophet（在Python中）解决一个常见问题：预测下一年公司的每日订单。 

数据准备与探索

Prophet最适合每日定期数据以及至少一年的历史数据。 我们将使用SQL处理每天要预测的数据：

select
  date,
  value
from modeanalytics.daily_orders
order by date

 

我们可以将SQL查询结果集通过管道传递R数据框对象中。首先，将您的SQL查询重命名为Daily Orders。然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中：

df = datasets["Daily Orders"]

为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句：

df.shape

Prophet输入DataFrame中有两列：分别包含日期和数值。 

df