时间序列神器之争：Prophet VS LSTM

一、需求背景

我们福禄网络致力于为广大用户提供智能化充值服务，包括各类通信充值卡(比如移动、联通、电信的话费及流量充值)、游戏类充值卡(比如王者荣耀、吃鸡类点券、AppleStore充值、Q币、斗鱼币等)、生活服务类(比如肯德基、小鹿茶等)，网娱类(比如QQ各类钻等)，作为一个服务提供商，商品质量的稳定、持续及充值过程的便捷一直是我们在业内的口碑。
在整个商品流通过程中，如何做好库存的管理，以充分提高库存运转周期和资金使用效率，一直是个难题。基于此，我们提出了智能化的库存管理服务，根据订单数据及商品数据，来预测不同商品随着时间推移的日常消耗情况。

二、算法选择

目前成熟的时间序列预测算法很多，但商业领域性能优越的却不多，经过多种尝试，给大家推荐2种时间序列算法：facebook开源的Prophet算法和LSTM深度学习算法。
现将个人理解的2种算法特性予以简要说明：

• (1)、在训练时间上，prophet几十秒就能出结果，而lstm往往需要1个半小时，更是随着网络层数和特征数量的增加而增加。
• (2)、Prophet是一个为商业预测而生的时间序列预测模型，因此在很多方便都有针对性的优化，而lstm的初衷是nlp。
• (3)、Prophet无需特征处理即可使用，参数调优也明确简单。而lstm则需要先进行必要的特征处理，其次要进行正确的网络结构设计，因此lstm相对prophet更为复杂。
• (4)、Lstm需要更多的数据进行学习，否则无法消除欠拟合的情形。而prophet不同，prophet基于统计学，有完整的数学理论支撑，因此更容易从少量的数据中完成学习。
• (5)、传统的时间序列预测算法只支持单纬度，但LSTM能支持多纬度，也就是说LSTM能考虑促销活动，目标用户特性，产品特性等

三、数据来源

• (1)、订单数据
• (2)、产品分类数据

四、数据形式

time,product,cnt
2019-10-01 00,**充值,6
2019-10-01 00,***游戏,368
2019-10-01 00,***,1
2019-10-01 00,***,11
2019-10-01 00,***游戏,17
2019-10-01 00
,三网***,39
2019-10-01 00,**网,6
2019-10-01 00,***,2

字段说明：

• Time：小时级时间
• Product：产品名称或产品的分类名称，目前使用的是产品2级分类，名称
• Cnt：成功订单数量
  目前的时间序列是由以上time和cnt组成，product是用于区分不同时间序列的字段。

五、特征处理

时间序列一般不进行特征处理，当然可以根据具体情况进行归一化处理或是取对数处理等。

六、算法选择

目前待选的算法主要有2种：

• (1)、Prophet
  Facebook开源的时间序列预测算法，考虑了节假日因素。
• (2)、LSTM
  优化后的RNN深度学习算法。

七、算法说明

7.1 prophet

7.1.1Prophet的核心是调参，步骤如下：

• 1、首先我们去除数据中的异常点(outlier)，直接赋值为none就可以，因为Prophet的设计中可以通过插值处理缺失值，但是对异常值比较敏感。
• 2、选择趋势模型，默认使用分段线性的趋势，但是如果认为模型的趋势是按照log函数方式增长的，可设置growth='logistic'从而使用分段log的增长方式
• 3、 设置趋势转折点(changepoint)，如果我们知道时间序列的趋势会在某些位置发现转变，可以进行人工设置，比如某一天有新产品上线会影响我们的走势，我们可以将这个时刻设置为转折点。如果自己不设置，算法会自己总结changepoint。
• 4、 设置周期性，模型默认是带有年和星期以及天的周期性，其他月、小时的周期性需要自己根据数据的特征进行设置，或者设置将年和星期等周期关闭。
  设置节假日特征，如果我们的数据存在节假日的突增或者突降，我们可以设置holiday参数来进行调节，可以设置不同的holiday，例如五一一种，国庆一种，影响大小不一样，时间段也不一样。
• 5、 此时可以简单的进行作图观察，然后可以根据经验继续调节上述模型参数，同时根据模型是否过拟合以及对什么成分过拟合，我们可以对应调节seasonality_prior_scale、holidays_prior_scale、changepoint_prior_scale参数。

以上是理论上的调参步骤，但我们在实际情况下在建议使用