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Uploaded byTeruhi Goto
Windowsにpython版prophetを入れようとしてハマった話とちょっとした事例紹介
Tableau Developers Club #2にて、Windowsにpython版prophetを入れようとしてハマった話とちょっとした事例紹介のLTをした時の発表スライド。
![[대학생 연합 해커톤 UNITHON 3RD] Mingginyu_ppt](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/15iot-161204120355-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Windowsにpython版prophetを入れようとしてハマった話とちょっとした事例紹介
- 1. Windowsに Python版 prophetを 入れようとしてハマった話 2019.02.21 Tableau DevelopersClub Lightning Talk
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- 5. 日次で時系列予測がしたい ▪ Tableauにも時系列予測機能はある ▪ 実は社内ではそこそこ活用されている ▪月次は納得感があるが日次は難しそう ▪ Excelで頑張る ▪ 頑張った結果をTableauに取り込む 5
- 6. 日次で時系列予測がしたい ▪ Tableauにも時系列予測機能はある ▪ 実は社内ではそこそこ活用されている ▪月次は納得感があるが日次は難しそう ▪ Excelで頑張る ▪ 頑張った結果をTableauに取り込む 6 全部Tableauで完結したい！
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- 11. prophetを入れてみる ▪ インストールした環境 □ Windows7 □Anaconda 1.9.2 or Anaconda 2018.12 11
- 12. 前準備 ▪ prophetを入れる前に以下をインストール □ C++Compiler □ libpython □ mingw-w64 □ PyStan 12
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- 21. 実際に予測した結果(デフォルト) 21 ▪ 対象：とあるサービスのとあるキャンペーンでのCV数 ▪ 黒い点：実測値／ 濃い青：予測値 ▪ おおよその傾向は捉えているが乖離が大きい所が目立つ
- 22. 周期性の確認 22 ▪ model.plot_components(forecast_data) ▪ 週：土日に増えて水曜に減る ▪年：1月と12月がもっとも多く、4月と8月は増え、11月は減る
- 23. 周期性を踏まえちょっと調整 23 ▪ 周期性（Seasonality）を追加 □ yearly_seasonality=True/False □weekly_seasonality=True/False □ ここでは両方Trueを採用 ▪ 祝日効果（Holiday Effects）を追加 □ こんなデータを自分で用意 □ 日本の祝日リストもビルトインされているがすべて網羅しているわけではないため holiday ds lower_window upper_window 年末年始 2016-1-1 -3 2 建国記念の日 2016-2-11 0 1 ▪ lower_window: 前の何日まで対象にするか ▪ upper_window: 後の何日まで対象にするか ▪ 上記の「年末年始」は2015-12-28～2016-1-3までが対象になる
- 24. 再度予測してみた結果 24 ▪ かなり良くなった気がする！ ▪ 今後の改善点 □外れ値を捉えやすくし、反映する
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- 26. prophetのまとめ ▪ インストール □ PyStanを公式が提示する手順でインストール □prophetは公式からパッケージをDLしてインストール ▪ 利用 □ チューニングはそこそこ必要 □ でもすんごい簡単・便利・有能 26
- 27. Thanks! Any questions? You canfind me at ▪ @gossy ( Tableau Developers Club slack ) ▪ teruhigoto ( facebook ) 27