面试hrd需要注意什么，最先进的Prophet时间序列模型预测石油股票，看完直接怼产品经理_时间序列+石油

• h(t) 代表假期的影响（比如：假期影响企业）。

• e(t) 是误差项。

Prophet 模型拟合过程通常非常快（即使对于数千次观察），并且不需要任何数据预处理。它还处理缺失数据和异常值。

三、环境搭建

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请看这篇文章：prophet安装详细过程

四、历史数据获取

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本文来分析原油 ，数据为2022年一月一号到二月28号：原油数据

导入模块：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

读取数据：

data = pd.read_csv(r"C:\Users\hp\Desktop\spyder\you.csv")

data.head(5)

打印一些统计数据，例如上述特征（列）的平均值、中位数、最小值、最大值和标准差值

data.describe()

如下：

可见今年三个月平均价格是：86.895500，最高价格是95.800003

选出指标：

#仅选择重要特征，即日期和价格

data = data[[“Date”,“Close”]] # 选择日期和价格

重命名特征：模型拟合需要这些名称

data = data.rename(columns = {“Date”:“ds”,“Close”:“y”}) #重命名数据集的列

data.head(5)

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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