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解决的问题

Prophet 提供了一种自动化的时序数据预测程序。它特别设计用于处理具有强烈季节性、缺失值、趋势变化和异常值的数据，使得无需深入掌握时序建模知识，也能轻松生成可靠的预测结果。

工作原理

它使用加法模型，将非线性趋势与年、周、日季节性以及节假日效应相结合。该系统基于 Stan 后端（使用 cmdstan 或 rstan）构建，用于将这些组件拟合到历史数据中。

适用人群

需要大规模执行时序预测的数据科学家和分析师，尤其是处理具有强烈季节性且拥有多年历史记录的数据的用户。

主要亮点

• 对缺失数据和异常值具有鲁棒性。
• 支持多种季节性（日、周、年）和节假日效应。
• 提供 Python 和 R 两种语言的包。
• 支持额外的回归变量和自定义性能指标。