Forecasting Time Series Data with Facebook Prophet : Build, improve, and optimize time series forecasting models using the advanced forecasting tool
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Create and improve high-quality automated forecasts for time series data that have strong seasonal effects, holidays, and additional regressors using PythonKey FeaturesLearn how to use the open-source forecasting tool Facebook Prophet to improve your forecastsBuild a forecast and run diagnostics to understand forecast qualityFine-tune models to achieve high performance, and report that performance with concrete statisticsBook DescriptionProphet enables Python and R developers to build scalable time series forecasts. This book will help you to implement Prophet's cutting-edge forecasting techniques to model future data with higher accuracy and with very few lines of code.You will begin by exploring the evolution of time series forecasting, from the basic early models to the advanced models of the present day. The book will demonstrate how to install and set up Prophet on your machine and build your fi rst model with only a few lines of code. You'll then cover advanced features such as visualizing your forecasts, adding holidays, seasonality, and trend changepoints, handling outliers, and more, along with understanding why and how to modify each of the default parameters. Later chapters will show you how to optimize more complicated models with hyperparameter tuning and by adding additional regressors to the model. Finally, you'll learn how to run diagnostics to evaluate the performance of your models and see some useful features when running Prophet in production environments.By the end of this Prophet book, you will be able to take a raw time series dataset and build advanced and accurate forecast models with concise, understandable, and repeatable code.What You Will LearnGain an understanding of time series forecasting, including its history, development, and usesUnderstand how to install Prophet and its dependenciesBuild practical forecasting models from real datasets using PythonUnderstand the Fourier series and learn how it models seasonalityDecide when to use additive and when to use multiplicative seasonalityDiscover how to identify and deal with outliers in time series dataRun diagnostics to evaluate and compare the performance of your modelsWho this Book is forThis book is for data scientists, data analysts, machine learning engineers, software engineers, project managers, and business managers who want to build time series forecasts in Python. Working knowledge of Python and a basic understanding of forecasting principles and practices will be useful to apply the concepts covered in this book more easily.…
N° de ref. del artículo 9781800568532
- Título
- Forecasting Time Series Data with Facebook Prophet : Build, improve, and optimize time series forecasting models using the advanced forecasting tool
- Autor
- Greg Rafferty
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1800568533
- ISBN 13
- 9781800568532
- Peso del artículo
- 510 gramos
- Dimensiones
- 235x191x15 mm
Create and improve high-quality automated forecasts for time series data that have strong seasonal effects, holidays, and additional regressors using Python
Key Features
- Learn how to use the open-source forecasting tool Facebook Prophet to improve your forecasts
- Build a forecast and run diagnostics to understand forecast quality
- Fine-tune models to achieve high performance, and report that performance with concrete statistics
Book Description
Prophet enables Python and R developers to build scalable time series forecasts. This book will help you to implement Prophet's cutting-edge forecasting techniques to model future data with higher accuracy and with very few lines of code.
You will begin by exploring the evolution of time series forecasting, from the basic early models to the advanced models of the present day. The book will demonstrate how to install and set up Prophet on your machine and build your first model with only a few lines of code. You'll then cover advanced features such as visualizing your forecasts, adding holidays, seasonality, and trend changepoints, handling outliers, and more, along with understanding why and how to modify each of the default parameters. Later chapters will show you how to optimize more complicated models with hyperparameter tuning and by adding additional regressors to the model. Finally, you'll learn how to run diagnostics to evaluate the performance of your models and see some useful features when running Prophet in production environments.
By the end of this Prophet book, you will be able to take a raw time series dataset and build advanced and accurate forecast models with concise, understandable, and repeatable code.
What you will learn
- Gain an understanding of time series forecasting, including its history, development, and uses
- Understand how to install Prophet and its dependencies
- Build practical forecasting models from real datasets using Python
- Understand the Fourier series and learn how it models seasonality
- Decide when to use additive and when to use multiplicative seasonality
- Discover how to identify and deal with outliers in time series data
- Run diagnostics to evaluate and compare the performance of your models
Who this book is for
This book is for data scientists, data analysts, machine learning engineers, software engineers, project managers, and business managers who want to build time series forecasts in Python. Working knowledge of Python and a basic understanding of forecasting principles and practices will be useful to apply the concepts covered in this book more easily.
Table of Contents
- The History and Development of Time Series Forecasting
- Getting Started with Facebook Prophet
- Non-Daily Data
- Seasonality
- Holidays
- Growth Modes
- Trend Changepoints
- Additional Regressors
- Outliers and Special Events
- Uncertainty Intervals
- Cross-Validation
- Performance Metrics
- Productionalizing Prophet
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Acerca del autor
Greg Rafferty is a data scientist in San Francisco, California. With over a decade of experience, he has worked with many of the top firms in tech, including Google, Facebook, and IBM. Greg has been an instructor in business analytics on Coursera and has led face-to-face workshops with industry professionals in data science and analytics. With both an MBA and a degree in engineering, he is able to work across the spectrum of data science and communicate with both technical experts and non-technical consumers of data alike.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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