समय श्रृंखला - पैगंबर मॉडल

2017 में, फेसबुक ने पैगंबर मॉडल को खोल दिया, जो समय श्रृंखला को दिन के स्तर, सप्ताह के स्तर, वर्ष स्तर आदि पर मजबूत बनाने और प्रवृत्ति के साथ मॉडलिंग करने में सक्षम था। यह सहज ज्ञान युक्त मापदंडों है कि एक नहीं विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिक बेहतर पूर्वानुमान के लिए धुन कर सकते हैं। इसके मूल में, यह एक additive प्रतिगामी मॉडल है जो समय श्रृंखला को मॉडल करने के लिए परिवर्तन बिंदुओं का पता लगा सकता है।

पैगंबर समय श्रृंखला को $ g_ {t} $, मौसमी $ S_ {t} $ और छुट्टियों $ h_ {t} $ के घटकों में समाप्‍त करता है।

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

जहां, $ \ epsilon_ {t} $ त्रुटि शब्द है।

समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए इसी तरह के पैकेज जैसे कारण प्रभाव और विसंगति का पता लगाने के लिए आर को क्रमशः Google और ट्विटर द्वारा पेश किया गया था।