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预测第一步，组装历史数据用于模型训练。Prophet的模型比较简单，相当于Prophet的对象。
在这个对象里，把growth定义为线性。在数据探索阶段，得到的结论是，一个商品的销量，不但有周与周之间的周期性，而且有月份之间的周期性。
所以weekly, yearly作为true。然后使用fit方法，对模型进行训练。训练之后可以使用这个模型预测未来90天的走势。可以看到，商品整体销量呈逐年增加的趋势。商品销量受季节和节假日变化影响显著。
最后，把真实数据和未来90天的预测数据它拼接到一起。真实数据从2017年到2018年的1月。未来90天的预测数据，从2018年1月到4月。即带有黑点的数据是真实数据。
以上内容摘自《Databricks数据洞悉》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8545可下载完整版
2022-07-29 10:40:06赞同 展开评论 打赏
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