Facebookが開発した時系列予測モデルProphetで可能な4つのタイプの分析 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 時系列データは、ビジネスの世界で最も多く扱われているタイプのデータです。 しかし、その活用となると、ラインチャートで指標の推移を可視化して、その上下に注目する、あるいは、設定したターゲットを満たしているかを確認するだけにとどまってしまっていることも少なくありません。 一方で、時系列のデータが手元にあれば、将来の指標を予測したり、トレンドの変化があったタイミングを探索したり、季節性の影響を分析したりすることで、ビジネスにとってより有益な気付きを得られます。 そこで、今回はFacebookが自らのビジネスの改善のために開発した、時系列予測の

[m50747]

この紹介を見る限り季節的な変化しか把握できない気がする。要因を追加投入することはできるのだろうか。そうだよねって言う結果しか得られないような。

[natsutan]

時系列勉強していて思うんだけど、このレベルなら見たらわかるじゃんってレベルから入って、そこから次がでてこない。もっと良い例無いのかな。

[misshiki]

“Prophetは時系列の指標のデータがあれば、専門的な知識がなくても簡単にモデルを構築し、将来の指標を予測することができるモデルです。”