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第一天：时间序列预测概论

一、概览

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1.1 什么是时间序列

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1.2 时序预测的应用场景

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二、时间序列算法入门

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2.1 时间序列的特点

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2.2 Prophet算法介绍

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2.2.1 g（t）趋势

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2.2.2 s（t）季节性

傅里叶级数：sin和cos的线性组合
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2.2.3 h（t）外部影响因素

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2.3 Prophet例子讲解原理

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image.png三、小结

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第二天：时间序列预测算法入门

一、prophet算法实践

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nbextensions，jupyter notebook代码折叠插件

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ACF检验-自相关系数检验

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默认画25个单位的自相关系数
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通过lags加长单位
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故得出结论，存在以年、周为单位的周期性变化。

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分析残差项-添加外部变量“除夕”重新拟合

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1号店
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2号店
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Prophet超参优化

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13号门店误差最大，可视化
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看训练过程发现，yearly抖动特别大
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原因：只有2个月数据，以年为单位周期拟合不了

历史数据不足，prophet算法无能为力，解决方法：引入深度学习算法 deepar

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二、自学时序预测

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2.1 Paper简要

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2.2 项目实践简要

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