Kats: um kit de ferramentas para análise de dados de séries temporais e previsão de tendências futuras em dados

Introdução geral

O Kats é um kit de ferramentas de código aberto desenvolvido por uma equipe de pesquisadores da Meta (antiga Facebook) e projetado para análise de séries temporais. O Kats oferece uma estrutura leve e fácil de usar que abrange funcionalidades que vão desde a análise estatística básica até a modelagem preditiva sofisticada, a detecção de anomalias e a extração de recursos. Seja você um cientista de dados ou um engenheiro, o Kats pode ajudá-lo a processar e obter insights sobre dados de séries temporais com mais eficiência. Ele não apenas oferece suporte a uma ampla variedade de modelos, mas também fornece tutoriais e exemplos avançados para ajudar os usuários a começar rapidamente.

Lista de funções

• Análise de dados de séries temporaisAnálise e compreensão das características estatísticas básicas: Fornecer compreensão e análise das características estatísticas básicas.
• Detecção de ponto de mudançaIdentificação de pontos de alteração em dados de séries temporais.
• detecção de anomaliasDetectar outliers em dados de séries temporais.
• Previsões de tendênciasUso de vários modelos para prever tendências futuras.
• Extração e incorporação de recursosExtrair recursos úteis de dados de séries temporais.
• análise multivariadaSuporte para a análise de dados de séries temporais multivariadas.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O Kats pode ser instalado por meio do PyPI. Aqui estão as etapas detalhadas de instalação:

1. Atualizar pip:

   pip install --upgrade pip

2. Instalar Kats:

   pip install kats

3. Se você precisar apenas de alguns dos recursos do Kats, poderá instalar a versão lite:

   MINIMAL_KATS=1 pip install kats

Diretrizes para uso

Análise de dados de séries temporais

1. Importar as bibliotecas e os dados necessários:

   importar pandas como pd
from kats.consts import TimeSeriesData
from kats.models.prophet import ProphetModel, ProphetParams
# Ler os dados
air_passengers_df = pd.read_csv("path/to/air_passengers.csv", header=0, names=["time", "passengers"])
air_passengers_ts = TimeSeriesData(air_passengers_df)

2. Criar e treinar modelos preditivos:

   params = ProphetParams(seasonality_mode='multiplicative')
model = ProphetModel(air_passengers_ts, params)
model.fit()

3. Faça previsões:

   forecast = model.predict(steps=30, freq="MS")

Detecção de ponto de mudança

1. Introdução de algoritmos de detecção de pontos de alteração:

   from kats.detectors.cusum_detection import CUSUMDetector
# Simular dados de séries temporais
df_increase = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('2019-01-01', '2019-03-01'), 'value': np.random.randn(60).cusum()})
ts = TimeSeriesData(df_increase)
# Realizar detecção de ponto de alteração
detector = CUSUMDetector(ts)
change_points = detector.detector()

detecção de anomalias

1. Importar algoritmos de detecção de anomalias:

   from kats.detectors.bocpd import BOCPDetector
Detecção de anomalias no # usando dados simulados
detector = BOCPDetector(ts)
anomalias = detector.detector()

Recomendações de uso

• Pré-processamento de dados: certifique-se de que seus dados de série temporal estejam limpos e lide com quaisquer valores ausentes ou discrepantes para melhorar a precisão de suas análises.
• Seleção do modelo: escolha o modelo certo de acordo com as características dos seus dados. O kats fornece vários modelos e você pode encontrar o mais adequado por meio de experimentos.
• Visualização: use os recursos de visualização incorporados do Kats para entender os padrões de dados e o desempenho do modelo, o que é útil ao analisar e relatar resultados.
• Avaliação de desempenho: avalie o desempenho de diferentes modelos e selecione os melhores hiperparâmetros antes de aplicar o modelo.

Tratamento de problemas comuns

• Problemas de instalação: se você encontrar conflitos de dependência durante a instalação, tente instalar em um ambiente virtual ou consulte as perguntas frequentes na página oficial do GitHub do Kats.
• Problemas de formato de dados: se o formato de seus dados for diferente do esperado pelo Kats, isso poderá resultar em um erro. Verifique se os nomes das colunas de dados estão corretos e se os tipos de dados estão de acordo com o exigido.
• Problemas de desempenho: para conjuntos de dados em grande escala, considere a amostragem de dados ou use modelos mais eficientes para reduzir o tempo de computação.