prophet

王小王-12313 小时前
lstm·arima·transform·prophet·药品销量预测·时序建模预测
基于Transform、ARIMA、LSTM、Prophet的药品销量预测分析随着医药行业数字化与智能化进程的不断推进,药品销售预测在供应链管理、库存优化和市场响应策略中扮演着日益重要的角色。准确的销量预测不仅有助于降低企业库存成本、减少过期药品浪费,还能有效应对市场需求波动,提升用户服务质量和企业运营效率。然而,药品销售数据通常具有非线性强、季节性突出、波动频繁等特点,给传统的时间序列预测模型带来了较大挑战。
船长@Quant2 天前
facebook·时序建模·时序预测·prophet·预测工具
Facebook 开源多季节性时间序列数据预测工具:Prophet 快速入门 Quick Start文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。Prophet 是一种基于加法模型的时间序列数据预测程序,在该模型中,非线性趋势与年、周、日季节性以及节假日效应相匹配。它最适用于具有强烈季节效应和多季历史数据的时间序列。先知对缺失数据和趋势变化具有很强的鲁棒性,通常能很好地处理异常值。
船长@Quant5 天前
facebook·时序预测·时序模型·prophet·预测工具
Facebook 开源多季节性时间序列数据预测工具:Prophet 饱和预测 Saturating Forecasts文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。Prophet 是一种基于加法模型的时间序列数据预测程序,在该模型中,非线性趋势与年、周、日季节性以及节假日效应相匹配。它最适用于具有强烈季节效应和多季历史数据的时间序列。先知对缺失数据和趋势变化具有很强的鲁棒性,通常能很好地处理异常值。
kngines3 个月前
postgresql·数据分析·模型评估·arima·时间序列模型·prophet·mape
【PostgreSQL数据分析实战:从数据清洗到可视化全流程】电商数据分析案例-9.3 商品销售预测模型👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路在电商销售预测场景中,原始数据通常包含订单表、产品表、用户表等多张关联表。