プロダクト担当者とデータサイエンティストで Prophet を使って EC サービスの注文額を予測する - Pepabo Tech Portal
技術部データ基盤チームのデータサイエンティストの @zaimy です。今回は、ハンドメイド作品を対象とする EC サービスである minne の注文額を、プロダクト担当者とデータサイエンティストで Prophet を使って予測した事例を、主に運用面から紹介します。 結論ファースト 背景 時系列予測を行うモデルの選択 特徴量の選択と工夫 モデリングの結果とビジネス的な成果 モデルの監視と継続的な改善 まとめと今後について 結論ファースト 月ごとの注文額を実績に対して誤差 1% 程度で予測できるようになりました。 背景 これまで minne では、経営計画に基づく年間の注文額の目標があり、それを過去実績に基づいて月割りにし、そこから日数で日割りにする…という流れで計算された、日ごとの注文額の目標を立てていました。 この目標値が予測値として使われているシーンもありましたが、当然、目標値は直近の実
「Prophet」とは――Facebook製時系列予測OSSは何が便利なのか
機械学習の中でも古典的なテーマの一つである「時系列予測（時系列解析、時系列分析）」においては、昔からある「AR（Auto Regression：自己回帰）」モデルから最先端のディープラーニングを用いた「LSTM」（Long Short-Term Memory）までさまざまなアルゴリズムが存在しています。 それらの中でも近年注目を集めているのが、Facebookが開発した時系列予測のオープンソースソフトウェア（OSS）ライブラリ「Prophet」です。Python実装、R実装が公開されています。 本連載ではProphetの概要と理論的背景、案件で使ってみた経験から得られた知見を紹介します。「そもそもProphetとは何か」「他の手法との差異は何か」「チューニングのテクニック」「運用で気を付けるべき点」などを紹介しながら、Prophetへの理解を深めることを目的に、2回の連載を予定しています。
将来予測で用いられるライブラリ「Prophet」 | スキルアップAI Journal
こんにちは。スキルアップAIの橋本です。 本ブログでは、AIを利用した時系列解析、特に将来予測でよく用いられているライブラリである「Prophet」について解説します。 近年、将来予測の定番となっているProphetですが、ライブラリによる実装方法に関する情報は簡単に入手できます。一方で、Prophetの理論的な部分についてはあまり知られていないため、本ブログでは理論部分を重点的に取り上げたいと思います。 時系列解析（分析）とは｜概要やメリット、モデル、進め方、事例を紹介 1.Prophetの概要 まず初めに、Prophetの基本情報をまとめます。 Prophetは2017年にFacebookのCore Data Science teamによって開発された時系列解析用のライブラリです。PythonとRの両方でライブラリが提供されています。 また、このProphetは、将来予測のタスクにおい
「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め
ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
時系列モデル(ARIMA/Prophet/NNなど)を統一的なAPIで扱えるPythonライブラリ「Darts」がかなり便利 - フリーランチ食べたい
時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、
Prophetのモデル式を1から理解する - BASEプロダクトチームブログ
この記事はBASE Advent Calendar 2019の20日目の記事です。 devblog.thebase.in DataStrategyの岡が担当します。 Prophet is 何？ ProphetはFacebook社製の時系列予測ライブラリです。RとPythonから利用でき下記gitで公開されています。 https://github.com/facebook/prophet 分析者仲間の間で「時系列予測ならまずこれを使っとけ」と言われるくらい高精度らしいのですが、私自身がイマイチ理論を把握してない & ググってもさらっとした解説の日本語ドキュメントしかない印象です。 Prophetの元となる論文は下記にて公開されています。 https://peerj.com/preprints/3190.pdf 冒頭だけ読むと、時系列分析の知見のない人でもドメイン知識を組み込みながら予測ができ
あまりに暑いので、ごく簡単に Prophet の分析の質を向上させる方法を書いた - Qiita
概要 Prophet は「高度な専門知識を持たなくとも簡単に」時系列予測モデルを作成できるようにする、というコンセプトで作成されました。実際、Prophet は伝統的な周期・トレンド・ノイズ成分の分解に構造変化の要素を加えただけのシンプルなモデルを扱いますが、様々な時系列に柔軟に対応でき、かつ非常に手軽に使用できます。 しかし、あとほんの少しだけ時系列分析に関する知識があれば、Prophetを使ったデータ分析のクオリティを一層向上させられます。例えば以下2つの記事は、Prophet を使って時系列分析をしています。 @haltaro さんの あまりに暑いので，140年分の気温をProphetで分析した @HotAllure さんの 「あまりに暑いので，140年分の気温をProphetで分析した」かったが、先を越されていたので掘り下げてみた どちらも興味深い記事ですが、時系列分析をする際の定
Facebookの予測ライブラリProphetを用いたトレンド抽出と変化点検知 - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosyデータ分析部アルバイトの五十嵐です。 Gunosyには大規模なKPIの時系列データがあります。 今回はKPIの時系列分析を行なった際に得た知見についてまとめたいと思います。 具体的にはFacebookが開発した時系列予測ツール Prophetを用いて、KPIのトレンド分析を行いました。 時系列予測について Prophetについて 実装例 モデルの適用 将来のアクセス数予測 トレンド性と周期性の抽出 変化点抽出 Slackを利用した自動化 まとめ 時系列予測について 以前、 KPIのトレンド抽出について以下のブログで紹介しました。 data.gunosy.io ここでは時系列データをトレンド成分と季節成分に分解し、トレンドの把握を容易にする分析を行なっていました。 KPIのトレンドを知ることでサービスの状態を把握することが目的でした。 今回はこの分析をさらに進め、トレンドの変化点
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
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