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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。

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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。

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