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
![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](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/68828e1edcb7ba94c540fd188098bde8c354bc5d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fy%2Fyusuke-ikarashi%2F20171206%2F20171206183149.png)