用Streamlit_prophet轻松搞定Prophet时序预测

前言

在当今数据驱动的世界中，时序预测已成为企业和组织制定明智决策的关键。Prophet是一个流行的开源库，用于预测时间序列数据。但是，对于初学者来说，理解和实施Prophet可能会有些令人生畏。本文将介绍如何使用Streamlit_prophet，一个开箱即用的开源项目，使Prophet时序预测变得简单易行。

Prophet入门

1. 安装Prophet

pip install prophet

2. 导入必需的库

import pandas as pd
from prophet import Prophet

3. 准备数据

Prophet需要时间戳和值作为输入。确保您的数据具有以下格式：

data = pd.DataFrame({
    'ds': ['2023-01-01', '2023-01-02', ...],
    'y': [10, 12, ...]
})

4. 创建Prophet模型

model = Prophet()
model.fit(data)

5. 进行预测

future = model.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = model.predict(future)

Streamlit_prophet

Streamlit_prophet是一个开源项目，简化了Prophet时序预测的实施。它提供了一个用户友好的界面，允许您上传数据、训练模型和生成预测，而无需编写代码。

1. 安装Streamlit_prophet

pip install streamlit_prophet

2. 导入Streamlit_prophet

import streamlit as st
from streamlit_prophet import st_prophet

3. 创建Streamlit应用程序

st.title('Prophet时序预测')
st_prophet(Prophet())

实践案例

让我们使用Streamlit_prophet来预测一家零售商店的每日销售额。

1. 数据准备

data = pd.read_csv('sales_data.csv')

2. 创建Streamlit应用程序

st.title('每日销售额预测')
st_prophet(Prophet(), data=data)

结论

通过利用Streamlit_prophet，时序预测变得既简单又高效。无论是对于初学者还是经验丰富的从业者，Streamlit_prophet都是一个宝贵的工具，可以帮助您充分利用Prophet的强大功能。通过通俗易懂的原理讲解和实用的示例，本文为您提供了在实践中轻松玩转Prophet时序预测的指南。