使用Facebook Prophet分析航空乘客数据集的完整指南

使用Facebook Prophet分析航空乘客数据集的完整指南

prophet Tool for producing high quality forecasts for time series data that has multiple seasonality with linear or non-linear growth. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pro/prophet

数据集概述

本文将以航空乘客数据集为例，详细介绍如何使用Facebook Prophet进行时间序列预测。该数据集记录了1949年1月至1960年12月期间的国际航空乘客数量，共包含144个月的数据点，是时间序列分析领域的经典数据集。

数据特征分析

数据结构

数据集包含两列：

• ds：日期列，格式为YYYY-MM-DD
• y：数值列，表示当月国际航空乘客数量（单位：千人）

数据特点

1. 明显的增长趋势：从1949年的约11.2万增长到1960年的最高62.2万
2. 季节性波动：每年夏季（6-8月）乘客数量达到峰值
3. 年度周期性：数据呈现明显的12个月周期

Prophet建模前的准备工作

数据加载

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example_air_passengers.csv')

数据探索

建议在建模前进行基本的数据探索：

1. 检查数据完整性（是否有缺失值）
2. 绘制时间序列图观察趋势和季节性
3. 检查异常值

Prophet模型构建

基础模型

from prophet import Prophet

# 创建模型
model = Prophet()

# 拟合数据
model.fit(df)

考虑季节性

航空乘客数据具有明显的年度季节性，可以加强季节性配置：

model = Prophet(seasonality_mode='multiplicative')

自定义季节性

如果需要更精细的季节性控制：

model.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)

模型预测

生成未来时间框架

future = model.make_future_dataframe(periods=365)

进行预测

forecast = model.predict(future)

结果可视化

Prophet提供了内置的可视化功能：

fig1 = model.plot(forecast)
fig2 = model.plot_components(forecast)

模型评估

交叉验证

from prophet.diagnostics import cross_validation
df_cv = cross_validation(model, initial='730 days', period='180 days', horizon='365 days')

性能指标

from prophet.diagnostics import performance_metrics
df_p = performance_metrics(df_cv)

实际应用建议

1. 节假日效应：可以添加特殊节假日（如圣诞节）的影响
2. 变点调整：调整changepoint_prior_scale参数以控制趋势灵活性
3. 不确定性区间：调整interval_width参数控制预测区间

常见问题解决

1. 数据规模问题：如果乘客数量很大，考虑对数据进行对数变换
2. 缺失数据处理：Prophet可以自动处理缺失值，但建议先进行填充
3. 异常值处理：明显的异常点可以在建模前进行修正或删除

结语

通过这个航空乘客数据集的示例，我们展示了Prophet在时间序列预测中的强大能力。Prophet的易用性使其成为业务场景中时间序列预测的理想选择，特别是对于具有明显趋势和季节性的数据。读者可以基于此示例，将其应用到自己的业务数据中，如销售预测、网站流量预测等场景。

记住，好的预测模型不仅依赖于算法，还需要对业务背景的深入理解。建议在实际应用中结合领域知识对模型结果进行解释和调整。

prophet Tool for producing high quality forecasts for time series data that has multiple seasonality with linear or non-linear growth. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pro/prophet