自動化ツール

まとめ

Prophetの「トレンド＋季節性＋休日効果」という分解アプローチを理解する。
最小限のコードで時系列予測を実行し、成分分解の結果を可視化する。
欠損値や外れ値への頑健性など、実務で使う際のメリットと注意点を押さえる。

直感 #

統計モデルの次数選択や定常性の確認に時間をかけられない場面がある。Prophetはトレンド・季節性・休日効果を自動で分解し、scikit-learn風のインターフェイスで手軽に予測を出せるツールとして広く使われている。売上やアクセス数の予測など、まず素早くベースラインを出したい場面で威力を発揮する。

詳細な解説 #

このチャプターで学べること #

Prophetの基本的な使い方（fit/predict/plot）
トレンド・季節性・休日効果の成分分解グラフの読み方
パラメーター調整による予測精度の改善方法

これがわかるとできること #

新しい時系列データに対して、数行のコードで予測のベースラインを作れる
成分分解の結果からビジネス上の示唆を読み取れる
Prophetの結果を他のモデルと比較して、最適なアプローチを選択できる

学習の進め方 #

まずProphetの基本的な予測フローを試す
成分分解グラフで季節性やトレンドの寄与を確認する
パラメーター調整で精度改善の余地を探る