一、背景
时间序列预测是一种预测未来数据的方法，对于时间序列的分析，我们可以采用传统的统计学方法，例如 ARIMA、Exponential Smoothing等，这些方法通过分析过去的数据建立模型来预测未来的趋势，但是这些方法有一个限制就是必须满足某些假设条件，例如数据的稳定性，缺失值的处理等等。
因此，近年来出现了一些新的时间序列预测方法，例如 Facebook开源的 Prophet，它是一种具有高度灵活性的时间序列预测算法，它能够处理数据的不稳定性，缺失值，异常值等等，同时还能够自动检测周期性的趋势和节假日的影响，可以应用于多种行业和领域。
二、Prophet 的基本原理
Prophet 的基本原理是将时间序列分解成趋势项、季节项和假日项，并在此基础上使用加法模型进行预测。具体地，假设时间序列 y(t) 由以下三个部分组成：
- 趋势项 g(t)：描述时间序列的长期趋势，通常采用带有自动回归项和季节项的分段线性模型来拟合。
- 季节项 s(t)：描述时间序列的周期性变化，通常采用傅里叶级数来拟合。
- 假日项 h(t)：描述时间序列中的异常事件（如节假日、促销等），通常采用自定义二进制变量来表示。
将趋势项、季节项和假日项相加，得到时间序列的预测值：
y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + ε(t)
其中，ε(t) 是误差项，通常假定为正态分布。
三、Prophet 的使用方法
1、环境准备
首先，我们需要安装 Prophet 和其所依赖的 Python 包。可以通过以下命令进行安装：
pip install fbprophet numpy pandas matplotlib
2、数据准备
为了进行销售量预测，我们需要先准备一些历史销售数据。这里我们使用一个示例数据集 sales.csv，包含日期和销售量两列。数据集可以通过以下链接下载：
https://raw.githubusercontent.com/facebook/prophet/master/examples/example_retail_sales.csv
我们可以使用 Pandas 库读取数据集：
import pandas as pd
sales = pd.read_csv('sales.csv')
接下来，我们需要将数据集转换为 Prophet 所需的格式。
Prophet 要求数据集至少包含 ds 和 y 两列，分别表示日期和预测值。
在这里，我们将 ds 列设置为日期列，并将 y 列设置为销售量列。
sales = sales.rename(columns={
'ds': 'date', 'y': 'sales'})
sales['date'] = pd.to_datetime(sales['date'])
最后，我们还需要将数据集拆分为训练集和测试集。这里我们将最后 12 个月的数据作为测试集。
test_size = 12
train = sales.iloc[:-test_size]
test = sales.iloc[-test_size:]
3、模型训练
数据准备好了，接下来我们就可以开始训练 Prophet 模型了。Prophet 的使用流程大致如下：
- 创建一个 Prophet 模型对象
- 用训练集数据拟合模型
- 使用模型对未来数据进行预测
from fbprophet import Prophet
# 创建 Prophet 模型对象
model = Prophet()
# 拟合模型
model.fit(train)
# 构建未来时间序列
future = model.make_future_dataframe(periods=test_size, freq='M')
# 使用模型进行预测
forecast = model.predict(future)
在上面的代码中，我们创建了一个 Prophet 模型对象 model，并使用训练集数据对其进行拟合。
然后，我们使用 make_future_dataframe 方法构建一个包含未来 12 个月的时间序列，并使用 predict 方法进行预测。
需要注意的是，Prophet 的预测结果包含许多列，其中包括：yhat 列为预测值，yhat_lower 列为预测值的下限，yhat_upper 列为预测值的上限。
4、评估优化
在进行时间序列预测之后，我们需要对预测结果进行评估和优化。
Prophet 提供了许多方法来评估模型的拟合程度，例如可视化预测结果、计算预测误差等。
1）可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
# 可视化预测结果
fig = model.plot(forecast)
plt.show()
这里，我们使用 plot 方法将预测结果可视化，然后使用Matplotlib将其绘制出来。
2）计算预测误差
# 计算预测误差
from fbprophet.diagnostics import performance_metrics
df_perf = performance_metrics(forecast)
通过对预测结果进行评估，我们可以确定模型的拟合程度，进而进行优化，例如调整模型参数、增加更多的历史数据等。
3）查看预测结果的组成部分
model.plot_components(forecast)
这将生成一个包含趋势、季节性和假期效应的可视化图。
以上就是如何使用Prophet进行时间序列预测的基本步骤。
当然，在实际应用中，可能需要进行更多的数据处理和调整（如自定义季节性、设置假期、置信区间等），以确保获得最佳的预测结果。
四、总结
Prophet 是一款功能强大的时间序列预测工具，使用简单，同时具有较高的预测准确率。
如果是对时序数据进行预测的场景，推荐使用 Prophet ！！！
PS
关于 Prophet 参数说明，请参考博客：https://www.cnblogs.com/miracle-luna/p/17368601.html