Prophetとは何か(概要)

予測はキャパシティの計画、目標設定、異常検出などを支援するために用いられるデータサイエンス共通の業務である。
その重要性にも関わらず、信頼できる質の高い予測をするためには様々な困難が存在する。
いくつもの種類の時系列を扱わなければならなかったり、時系列分析の豊富な経験を積んだ専門家が限られている場合は特にそうだ。
これらの困難に対処するために、我々は『スケールする』予測のための実践的なアプローチについて述べる。
『スケールする』予測は調整可能なモデルをアナリストが回す分析サイクルに結合することができる。
我々はアナリストが対象の時系列に関するドメイン知識を用いて直感的に調整できる理解可能なパラメータを持つモデルを組み合わせたモデルを提案する。
我々は予測手法を比較、評価し、また自動的にレビューし調整するための信号を出すパフォーマンス分析について説明する。
これらの道具がアナリストを最も効率的にその専門性を使うことを助けることで、ビジネス時系列のための信頼度の高い実践的な予測を可能にする。

Taylor, S. J. & Letham, B.(2017), ‘Forecasting at Scale’ より翻訳

【Prophetとは何か】

ProphetとはFacebook Core Data Science Teamが開発したデータ分析により時系列予測を行うためのツールです。

Forecasting at scale-スケールする予測 という副題がついています。
この『スケールする』とは、データサイズが大きくても対応できるという意味ではなく、多様な人が、多様な問題に適用できる、という開発者の強い思いを表しています。

ProphetはRとPythonのライブラリとして配布され、またオープンソースです。

Prophetは過去一年以上の任意の時系列データ(日付と数値のペアのデータ列)を用いて、未来の数値を予測します。
Prophetは予測に複数の任意の周期性をモデルに入れられます。(一週間7日と年間365.25日など)
Prophetはトレンドの自然な増加をモデルに入れられます。(人口の増加など)
Prophetはトレンドの断続的な変化をモデルに入れられます。(新商品発表など)
Prophetは大きな影響を及ぼす特別な日をモデルに入れられます。(クリスマスなど)

Prophetは予測問題を一般化加法モデル(Generalized Additive Model)として解きます。
Prophetは予測問題を曲線当てはめ(curve fitting)問題に帰着させます。
Prophetはそのためデータ欠損や外れ値に非常に強いです。

これらを読んだだけで時系列分析に携わる人は全く予期せぬ方向から黒船がやって来た感覚を受けるのではないでしょうか。

【公式サイト】

https://research.fb.com/prophet-forecasting-at-scale/

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