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解決的問題

Prophet 提供了一種自動化的時間序列資料預測程序。它特別設計用於處理具有強烈季節性、遺失值、趨勢變動與異常值的資料，讓使用者即使沒有深入的時間序列建模知識，也能輕鬆產生可靠的預測結果。

工作原理

它使用加法模型，將非線性趨勢與年、週、日季節性以及假日效應結合。該系統基於 Stan 後端（使用 cmdstan 或 rstan）建構，用以將這些元件擬合至歷史資料中。

適用對象

需要大規模執行時間序列預測的資料科學家與分析師，特別是處理具有強烈季節性且擁有多年歷史紀錄的資料者。

主要特色

• 對遺失資料與異常值具有強健性。
• 支援多重季節性（日、週、年）與假日效應。
• 提供 Python 與 R 兩種套件。
• 支援額外的迴歸變數與自訂效能指標。