Zeitreihe - Prophetenmodell

Im Jahr 2017 hat Facebook Open-Sourcing das Prophetenmodell entwickelt, mit dem die Zeitreihen mit starken Mehrfachsaisonalitäten auf Tages-, Wochen-, Jahres- usw. und Trendniveau modelliert werden konnten. Es verfügt über intuitive Parameter, die ein weniger erfahrener Datenwissenschaftler für bessere Prognosen einstellen kann. Im Kern handelt es sich um ein additives regressives Modell, das Änderungspunkte zur Modellierung der Zeitreihen erkennen kann.

Der Prophet zerlegt die Zeitreihen in Komponenten des Trends $ g_ {t} $, der Saisonalität $ S_ {t} $ und der Feiertage $ h_ {t} $.

$$ y_ {t} = g_ {t} + s_ {t} + h_ {t} + \ epsilon_ {t} $$

Dabei ist $ \ epsilon_ {t} $ der Fehlerbegriff.

Ähnliche Pakete für die Vorhersage von Zeitreihen wie kausale Auswirkungen und Erkennung von Anomalien wurden in R von Google bzw. Twitter eingeführt.