时间序列（Time Series Analysis）作为计量经济学的三大数据形态之一，越来越被各行各业所重视，逐渐成为数据分析的重要对象。Prophet是个基于Python和R语言的预测工具。

2018-04-02 17:34:24

分析模型包括三类：自回归、移动平均和整合模型。他们相互结合，又产生了ARIMA（Auto Regression Integreated Moving Average）等模型。

使用python的prophet的最简单方法是用anacode，包安装很简单，版本适配也很清松。
https://www.anaconda.com/ ← ANACONDA的官网


prophet的使用方法。

import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd
import numpy as np
from fbprophet import Prophet


df = pd.read_csv('data.csv')
df['y'] = np.log(df['y'])
m = Prophet(yearly_seasonality=False,weekly_seasonality=True,daily_seasonality=True)
m.add_seasonality(name='yosoku-monthly', period=30, fourier_order=3, prior_scale=0.1)
m.fit(df)
future = m.make_future_dataframe(periods=60)
forecast = m.predict(future)
m.plot(forecast).savefig('g1.png')
m.plot_components(forecast).savefig('g2.png')