Exploratoryセミナー：Prophetアルゴリズムを使った時系列予測

Facebookのデータサイエンティスト達によってオープンソースとして公開されたProphetという時系列予測のアルゴリズムを、 Exploratoryのアナリティクス・ビューを使って紹介します。

1. EXPLORATORY
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3. Vision ͢΂ͯͷਓ͕σʔλΛ࢖ͬͯ ΑΓΑ͍ҙࢥܾఆΛ͢Δ
4. Mission ΞφϦςΟΫεͷຽओԽ
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6. 6 ϓϩάϥϚʔ ͦͷଞ͢΂ͯͷਓୡ γϦίϯόϨʔͷ֎ DS
7. 7 ෆެฏͳઓ͍
8. 8 ୈ̏ͷ೾ σʔλαΠΤϯεɺAIɺػցֶश͸౷ܭֶऀɺ։ൃऀͷͨΊ͚ͩͷ΋ͷͰ͸͋Γ·ͤΜɻ σʔλʹڵຯͷ͋ΔਓͳΒ୭΋͕ੈքͰ࠷ઌ୺ͷΞϧΰϦζϜΛ࢖ͬͯ ϏδωεσʔλΛ؆୯ʹ෼ੳͰ͖Δ΂͖Ͱ͢ɻ Exploratory͕ͦ͏ͨ͠ੈքΛՄೳʹ͠·͢ɻ
9. ୈ1ͷ೾ ୈ̎ͷ೾ ୈ̏ͷ೾ ϓϥΠϕʔτ(ߴ͍/ݹ͍) Φʔϓϯɾιʔε(ແྉ/࠷ઌ୺) UI & ϓϩάϥϛϯά ϓϩάϥϛϯά 2016 2000 1976 ϚωλΠθʔγϣϯ ίϞσΟςΟԽ ຽओԽ ౷ܭֶऀ σʔλαΠΤϯςΟετ Exploratory ΞϧΰϦζϜ Ϣʔβʔɾ ମݧ πʔϧ Φʔϓϯɾιʔε(ແྉ/࠷ઌ୺) UI & ࣗಈԽ ϏδωεɾϢʔβʔ ςʔϚ σʔλαΠΤϯεͷຽओԽ
10. 質問 σʔλαΠΤϯεɾϫʔΫϑϩʔ 伝える データアクセス 加⼯ 可視化 機械学習・AI 統計 ϓϩάϥϛϯά
11. 質問 ExploratoryͰ؆୯ʹͰ͖ΔλεΫ 伝える データアクセス 加⼯ 可視化 UI 機械学習/AI・ 統計
12. 質問 伝える データアクセス 加⼯ 可視化 機械学習/AI・ 統計
13. ࣌ܥྻ༧ଌ with Prophet
14. ࣌ܥྻ༧ଌ • ڭࢣ͋ΓֶशͷҰछɻ • աڈͷσʔλΛτϨʔχϯάσʔλͱͯ͠ɺ೔෇͔Β஋Λ༧ଌ͢Δ ϞσϧΛͭ͘Δɻ • ͦ͜ʹະདྷͷ೔෇Λೖྗ͢Δ͜ͱʹΑΓɺະདྷͷ೔෇Ͱͷ஋Λ༧ଌ ͢Δɻ 14
15. 15 • Facebook͕Φʔϓϯιʔε͍ͯ͠Δ࣌ܥྻ༧ଌΞϧΰϦζϜɻ • ౷ܭɺ࣌ܥྻ༧ଌͷઐ໳஌͕ࣝͳͯ͘΋࢖͑ΔΑ͏ʹઃܭ͞Ε͍ͯΔɻ Prophet
16. 16 աڈN೔ͷσʔλ͔Βɺ࣍ͷ೔ͷ஋Λ༧ଌ͢ΔϞσϧΛ࡞੒͢Δɻ ࣌ܥྻ༧ଌ - ఻౷తͳΞϓϩʔν Day 1 Day 2 Day 3 Day 4 Day 2 Day 3 Day 4 Day 5 Day 3 Day 4 Day 5 Day 6
17. 17 • σʔλؒͷִ࣌ؒؒ͸σʔλΛ௨ͯ͠ҰఆͰ͋Δඞཁ͕͋Δɻ • ஋͕NAͱͳΔ೔͕͋ͬͯ͸ͳΒͳ͍ɻ • ෳ਺ͷपظੑ (िͱ೥) Λಉ࣌ʹѻ͏ͷ͸೉͍͠ɻ • ύϥϝʔλͷઃఆʹɺઐ໳తͳ஌͕ࣝඞཁɻ ఻౷తͳΞϓϩʔνͰͷ࣌ܥྻ༧ଌͷ໰୊
18. 18 • ҎԼͷཁૉͷ࿨ͱͯ͠ද͢͜ͱͷͰ͖Δ׈Β͔ͳۂઢͷ͏ͪɺաڈσʔλ ʹ࠷΋ϑΟοτ͢Δ΋ͷΛ୳͢ɻͦͷۂઢΛະདྷʹԆ௕͢Δ͜ͱʹΑͬͯ༧ ଌ͢Δɻ • େہతͳ੒௕τϨϯυ • ೥पظͷقઅੑ(Seasonality ) • िपظͷقઅੑ(༵೔ʹΑΔӨڹ) • ॕ೔ޮՌ - ΫϦεϚε, ৽೥,ΈͲΓͷ೔, etc. ProphetʹΑΔ࣌ܥྻ༧ଌ
19. 19 େہతͳτϨϯυ
20. 20 ೥पظͷقઅੑ
21. 21 τϨϯυ + ೥पظੑ
22. 22 िपظͷมಈ
23. 23 τϨϯυ + ೥पظੑ + िपظੑ
24. 24 τϨϯυ + ೥पظੑ + िपظੑ
25. 25 ॕ೔ޮՌ
26. 26 τϨϯυ + ೥पظੑ + िपظੑ + ॕ೔ޮՌ
27. 27 • ࣌ؒͷൃలΛϞσϧͰදݱ͢Δ͜ͱ͸͖͋ΒΊΔɻ • ͔ΘΓʹɺ୯ʹۂઢΛݟ͚ͭΔͱ͍͏໰୊ʹ͢Δ͜ͱʹΑͬͯҎԼͷΑ͏ͳ ར఺Λಘ͍ͯΔɻ • σʔλؒͷִ͕࣌ؒؒҰఆͰ͋Δඞཁ͸ͳ͍ɻ • ஋͕NAͱͳΔ೔͕͋ͬͯ΋໰୊ͳ͍ɻ • ෳ਺ͷपظੑ (िͱ೥) ͕σϑΥϧτͰߟྀ͞ΕΔɻ • σϑΥϧτͷઃఆͰͦΕͳΓͷ༧ଌ͕Ͱ͖ΔɻઃఆՄೳͳύϥϝʔλͷଟ ͘͸ઐ໳஌ࣝແ͠ͰཧղՄೳɻ ProphetͷΞϓϩʔνͷར఺
28. ྫɿΞφϦςΟΫεɾϏϡʔʹΑΔ࣌ܥྻ༧ଌ ηʔϧεσʔλ (Global_Sales.xls) 28
29. ͦͷલʹϥΠϯνϟʔτͰՄࢹԽͯ͠ΈΔ 29
30. ࣌ܥྻ༧ଌΞφϦςΟΫεɾϏϡʔΛબ୒ 30
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32. ࣮ߦϘλϯΛΫϦοΫ͢Δͱ༧ଌ͞Εͨσʔλ͕ΦϨϯδ৭ͷϥΠϯͰදࣔ͞ΕΔɻ 32 ΦϨϯδ৭ͷઢ͚ͩͷ۠ؒ͸ࠓޙ1೥ؒͷ༧ଌΛද͢ɻ
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34. 34 ྘ͷ๮͸ɺτϨϯυʹมԽ͕͋ͬͨ࣌఺ʢνΣϯδϙΠϯτʣΛද͢ɻ ๮ͷߴ͞͸ɺνΣϯδϙΠϯτͰͷτϨϯυϥΠϯͷ܏͖ͷมԽྔɻ
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36. 36 िपظΛݟΔͨΊʹɺ࣌ؒ୯ҐΛ೔ʹมߋ࣮ͯ͠ߦ͠௚͢ɻ
37. 37 िपظλϒΛΫϦοΫ͢Δͱिपظͷνϟʔτ͕දࣔ͞ΕΔ
38. 38 σʔλλϒΛΫϦοΫ͢Δͱ༧ଌ෇͖ͷσʔλ͕දࣔ͞ΕΔ
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40. Your Turn! 40
41. 41 • ηʔϧεσʔλɿGlobal_Sales.xls • 2016೥1݄1೔͔ΒҰ೥ؒͷߪങސ٬਺Λि୯ҐͰ༧ଌ͢Δɻ • ಉ͡༧ଌΛɺ֤஍Ҭ(Market)͝ͱʹߦ͏ɻ
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44. 44 ߪങސ٬਺ͷτϨϯυ 2014೥຤͔Β 2015೥ͷ࢝·Γ ʹ͔͚ͯɺ੒௕ τϨϯυ্͕޲ ͖ʹमਖ਼͞Εͯ ͍Δͷ͕ݟͯऔ ΕΔɻ
45. 45 ߪങސ٬਺ͷ೥पظτϨϯυ ೥पظͰ܁Γฦ ͢τϨϯυͱ͠ ͯɺ6݄,9݄,11 ݄,12݄ʹϐʔΫ ͕͋Δ͜ͱ͕ݟ ͯऔΕΔɻ
46. ܁Γฦ͠ʹMarketྻΛׂΓ౰ͯΔɻ ஍Ҭ͝ͱͷ༧ଌͷͨΊͷઃఆ 46
47. 47 ஍Ҭผͷߪങސ٬਺ͷ༧ଌ݁Ռ ֤஍Ҭ͝ͱʹɺ೥पظͷτ Ϩϯυͱ੒௕τϨϯυΛ΋ ͱʹɺ2016೥ͷߪങސ٬਺ ͕༧ଌ͞Εͨɻ
48. 48 ஍Ҭผͷߪങސ٬਺ͷ༧ଌ݁Ռ
49. 49 ஍Ҭผͷߪങސ٬਺ͷτϨϯυ • ֤஍ҬͰɺҟͳΔ࣌ظʹɺ੒௕τϨϯυ ʹमਖ਼͕͋ͬͨ͜ͱ͕෼͔Δɻ • ྫ͑͹ɺΞδΞଠฏ༸஍ҬͰ͸ɺ2013೥ 11݄͔Β2015೥3݄ʹ͔͚ͯɺ੒௕τϨϯ υ্͕ํमਖ਼͞Ε͍ͯΔͷ͕ݟͯऔΕΔɻ
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52. 52 ΞυόϯεɾτϐοΫ
53. 53 ॕ೔ޮՌ
54. 54 • ౔೔Ҏ֎͕ॕ೔ͰٳΈʹͳΔͱ͖΋ɺ٬਺ɺചΓ্͛ͳͲʹӨ ڹ͕͋ΔͷͰ͸ͳ͍͔ʁ • ٳΈʹݶΒͣɺίϯαʔτɺਓؾεϙʔπͷࢼ߹ͳͲɺਓ͕ू ·ΔΠϕϯτ͕͋Δ೔ͳͲ΋༧ଌʹӨڹ͕͋ΔͷͰ͸ͳ͍͔ʁ ͜ΕΒͷޮՌΛߟྀͨ͠༧ଌΛ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ॕ೔ޮՌ
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56. 56 Apple Worldwide Developers Conference (WWDC)ͷ։࠵೔ͷσʔλ
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57. 57 Apple Worldwide Developers Conference (WWDC)ͷ։࠵೔ͷσʔλ
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65. 65 WWDC։࠵೔ͷॕ೔ޮՌΛ֬ೝ • ॕ೔λϒͰɺॕ೔ޮՌΛ֬ೝɻ • ྘ͷϥΠϯ͕ॕ೔ޮՌɻ
66. 66 WWDC։࠵೔ͷॕ೔ޮՌΛ֬ೝ
67. 67 ༧ଌϞσϧͷධՁ
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72. ࣮σʔλ͸2ͭʹ෼ׂ͞Ε͍ͯΔɻ ࠨଆͷ੨͍ઢ͸τϨʔχϯάσʔλɺӈଆͷਫ৭ͷઢ͸ςετσʔλɻ 72
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77. ͜ͷൣғͷσʔλ͸ɺ༧ଌϞσϧͷ࡞੒ʹ࢖༻͞Ε͍ͯͳ͍ͨΊ
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78. • Prophet͸ɺաڈͷ௨೥ͷύ λʔϯͱɺ੒௕τϨϯυͷΈ ͔Β༧ଌ͍ͯ͠ΔͷͰɺͦ͜ ͔ΒͷζϨ͸ɺʮྫ೥Ͳ͓Γ ʹ੒௕ͨ͠৔߹ͱൺ΂ͯͲ͏ ͔ͩͬͨʯΛධՁ͢Δ͜ͱʹ ར༻Ͱ͖Δɻ • 2015೥͸ɺྫ೥ͱൺ΂Δͱ̎ ݄ʹམͪࠐΈ͕͋Γɺ11݄͸ ༧ଌΛ࠷΋େ্͖͘ճ͍ͬͯ Δ͜ͱ͕ݟͯऔΕΔɻ ςετϞʔυͰͷ༧ଌ݁Ռͷදࣔ 78
79. ςετ݁ՌͷαϚϦ 79
80. 80 • RMSE (Root Mean Square Error) : ༧ଌ͔ΒͷͣΕͷೋ৐ͷฏۉͷϧʔτ • MAE (Mean Absolute Error) : ༧ଌ͔ΒͷͣΕͷઈର஋ͷฏۉ • MAPE (Mean Absolute Percentage Error) : ύʔηϯτͰදͨ͠༧ଌ͔Βͷ ͣΕͷઈର஋ͷฏۉ • MASE (Mean Absolute Scaled Error) : MAEΛɺτϨʔχϯάσʔλͰͷφ Πʔϒ༧ଌʢҰͭલͷظͱಉ͡஋͕ݱΕΔͰ͋Ζ͏ͱ͍͏୯७ͳ༧ଌʣ ͷMAEͰׂͬͨ΋ͷɻ ࣌ܥྻ༧ଌͷධՁࢦඪ
81. ͜ΕΒͷධՁࢦඪ͸ɺ༧ଌσʔλͱ࣮ଌ஋ͷζϨɺ ͭ·Γ͜ͷൣғ͔Βࢉग़͞ΕΔɻ 81
82. ֤ࢦඪͷҙຯΛɺ͜ͷൣғͷσʔλΛྫʹ্͛ͯઆ໌͢Δɻ 82
83. Rootʢฏํࠜʣ
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84. 
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 4 7 = 2.65 84 RMSE (Root Mean Square Error) 2 2 4 2 = = ྫ͑͹ɺ࣮ଌ஋ͱ༧ଌ஋ͷޡ͕ࠩͦΕ ͧΕ2, 2, 2, 4ͩͬͨͱ͢Δͱɺܭࢉ͸ ҎԼͷΑ͏ʹͳΔɻ
85. Meanʢฏۉʣ
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87. Meanʢฏۉʣ
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88. 88 12 13 16 11 ·ͣɺ࣮ଌ஋Λ΋ͱΊΔɻ MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
89. 89 ࣍ʹɺ࣮ଌ஋ͱ༧ଌ஋ͷޡࠩ Λ΋ͱΊΔɻ MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 2 2 4 2
90. 90 ࣮ଌ஋ͱ༧ଌ஋ͷޡࠩΛ࣮ଌ஋Ͱ ׂͬͯ100Λ͔͚ɺͦΕͧΕͷ ύʔηϯςʔδΛ΋ͱΊΔɻ ਺ࣈ͕ϚΠφεͷ৔߹ɺϚΠφε ͷූ߸ΛͱΔ (ઈର஋). MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 16.6% 15.4% 25% 18.2%
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92. • ൺֱର৅͕ͳ͍ͱɺੑೳΛධՁͮ͠Β͍ͷͰɺ ஍Ҭผʹ༧ଌͯ͠ΈΔɻ • ςετϞʔυͷ··ɺ܁Γฦ͠ʹMarketྻΛࢦ ఆ͢Δɻ ஍Ҭผʹ༧ଌͯ͠ɺ༧ଌੑೳΛൺֱͯ͠ΈΔ 92
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96. 96 ·ͨɺάϩʔόϧͰͷ11݄ͷ༧૝Ҏ ্ͷചΓ্͛͸ΞδΞଠฏ༸஍Ҭͱ ϥςϯɾΞϝϦΧ͔Βདྷ͍ͯͨ͜ͱ ͕෼͔Δɻ 11݄ 11݄
97. 97 • ·ͨɺϤʔϩούͷ݄̔΋໨ཱͬͯ༧ଌ Λ্ճ͍ͬͯΔɻ • ͜ΕΒͷ஍ҬͰͦͷ࣌ʹԿ͕ى͖͍ͯͨ ͷ͔Λௐ΂Δ͜ͱ͸ɺԿ͕ചΓ্͛ʹӨ ڹ͢Δͷ͔ͱ͍͏໰͍ɺͻ͍ͯ͸࣍ʹͱ ΔࢪࡦͷώϯτʹͳΔ͔΋͠Εͳ͍ɻ 8݄
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