主要观点：时间序列数据按时间顺序记录，对预测趋势和模式至关重要，Facebook Prophet 是用于时间序列分析的用户友好工具。
关键信息：

• 时间序列数据特点包括趋势（长期模式）、季节性（周期变化）、噪声（数据波动）、自相关（数据点间依赖）。
• Facebook Prophet 是开源库，使用加法回归技术，易于理解和实现，能处理缺失值等，可添加自定义特征。
• 用 Python 安装 Prophet 库并准备数据集，包括将数据转换为 Prophet 所需格式，添加趋势、季节性、假期、外部回归等特征。
• 通过 make_future_dataframe 函数创建未来测试数据集进行预测，可得到预测值、上下界等，用 RMSE 评估模型。
• 可使用 Prophet 的 plot_components 函数可视化特征组件，以获取客户行为模式等洞察。
  重要细节：
• 安装 Prophet 库命令为!pip install prophet，导入库为import prophet。
• 准备数据集时，先按天汇总交易，再转换为 Prophet 所需的ds（时间戳）和y（目标列）两列格式。
• 趋势组件可通过growth参数选择线性或逻辑增长，changepoint_prior_scale控制趋势灵活性。
• 季节性可自动检测年和周季节性，也可添加自定义月季节性等。
• 假期效应可定义自定义假期并添加到模型。
• 外部回归可添加与数据相关的其他数据，如周末或工作日信息。
• 可视化特征组件可展示趋势、每周季节性、每月季节性等。
• 评估模型使用 RMSE 度量预测值与真实值的偏差。
• 可参考官方文档和实践实施最佳实践等资源深入学习。