![][1]

Прогнозирование временных рядов — это достаточно популярная аналитическая задача. Прогнозы используются, например, для понимания, сколько серверов понадобится online-сервису через год, каков будет спрос на каждый товар в гипермаркете, или для постановки целей и оценки работы команды (для этого можно построить baseline прогноз и сравнить фактическое значение с прогнозируемым).



Существует большое количество различных подходов для прогнозирования временных рядов, такие как [ARIMA][2], [ARCH][3], регрессионные модели, нейронные сети и т.д.



Сегодня же мы познакомимся с библиотекой для прогнозирования временных рядов `Facebook Prophet` (_в переводе с английского, "пророк", [выпущена в open-source][4] 23-го февраля 2017 года_), а также попробуем в жизненной задаче – прогнозировании числа постов на Хабрехабре.


[Читать дальше →][5]

[1]: https://habrastorage.org/files/812/803/40b/81280340b5c74e018e764a4dbea13f42.jpeg
[2]: https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average
[3]: https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_conditional_heteroskedasticity
[4]: https://research.fb.com/prophet-forecasting-at-scale/
[5]: https://habrahabr.ru/post/323730/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut