本文首先介绍Prophet模型基本使用，再介绍一个开箱即用的开源项目--Streamlit_prophet，进一步降低Prophet使用门槛（甚至给运营、业务都会用~）

去年就偶遇MindsDB，当时docker部署体验，bug太多，直接放弃。近期闲逛github趋势，MindsDB再次出现（上了周榜）。想必是Bug修复了，能稳定运行，决定再深度使用它，看看能不能在生产环境中发挥些作用（拭目以待~）。

1个月未更新了，年底事情比较多（社畜都懂得~）。上月底报名了百度飞桨的一个常规赛-- MarTech Challenge 点击反欺诈预测 ，搞了一周（社畜只能下班熬夜搞!），运气比较好，水到了Top1。

公众号：DS数说 作者：xihuishaw简介车贷违约预测问题，目的是建立风险识别模型来预测可能违约的借款人。预测结果为借款人是否可能违约，属于二分类问题。偏数据挖掘的比赛，关键点是如何基于对数据的理解抽象归纳出有用的特征。站在大佬的视角，尝试学习总结，站在巨人的肩膀上，也许看得会更远一些。直接进入主题，开...

在Python中有一个内置库os，是一个系统接口库，operating system interfaces。在linux系统中处理数据、运行脚本的时候，经常会操作文件和目录，所以os库就是起这个作用，对于固定逻辑的文件、目录的操作，都可以写成脚本的形式。

公众号：DS数说 作者：xihuishawARMAAR(p)，MA(q)二者相结合，即为ARMA(p,q)，自回归移动平均。公式如下：公式表示：当前时间步长的值是一个常数加上自回归滞后及其乘数之和，加上移动平均滞后及其乘数之和，再加上一些白噪声。兼具捕捉滞后项及残差的影响，更具普遍性。确定p,q的阶，根据最小二乘或极大似然估计等非参...

公众号：DS数说 作者：xihuishaw一、移动平均模型(MA)1.1 MA定义定义：当前值是由过去误差的线性组合组成的，误差是服从正态分布并且相互独立的。q阶公式：1.2 对MA的理解自回归与移动平均建模的差异：移动平均(Moving average，MA)是以过去的残差项,也就是白噪声来做线性组合；AR模型是以过去的观察值来做线性组合；MA...