Python怎么先知預測公眾號粉絲量

Python怎么先知預測公眾號粉絲量，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

最近公眾號的粉絲量一直都處于上漲狀態，可喜可賀當然，作為一個上進的(摸魚)公眾號博主，當然要追求更遠大的目標。我希望知道一個月后公眾號的粉絲量會達到什么程度，并以此加強公眾號的宣傳方式。

正好，Facebook開源了一個名為"先知"(prophet)的模型，其能基于加法模型預測時間序列數據，它的非線性趨勢與年、周、日的季節性以及假日效應相吻合。而且對丟失的數據和趨勢的變化很健壯，通常能很好地處理異常值。

我們將根據 Python 實用寶典 最近60天的關注量變化趨勢用來預測未來30天的關注量大小。

1. 安裝fbprophet

現在，就讓我們來試一下吧！首先是安裝fbprophet, 這里的前提是大家都安裝好了Python, 如果沒有的話推薦看：Python超詳細安裝指南，如果你按照官方的教程, 用pip來進行安裝, 你會發現TM啥也安裝不上。

第一步，我們需要安裝fbprophet的依賴PyStan:

   
   
   pip install pystan

第二步，使用conda命令安裝(需要安裝anaconda, 搜anaconda官網安裝即可)：

   
   
   conda install -c conda-forge fbprophet

2.導出公眾號數據

這時候就要用F12大法了，在當前用戶分析頁空白處右鍵—檢查，或者直接按F12打開開發者工具。

然后選擇最近兩個月的數據，找到useranalysis的數據包，點開來就會找到我們需要的數據，把這一片json數據保存下來存為data.json文件即可，如下圖所示。

3.處理數據

加載json數據：

現在需要將日期和其對應的總粉絲數提取出來為一個pandas的dataframe. 如果你還沒有安裝 pandas，請在cmd/Terminal輸入 pip install pandas 即可安裝成功。

效果：

看得出來dataframe有點像字典和列表的集合。大家只要記住這個數據結構的形狀即可，今天的教程不會太復雜。

4.預測未來30天的數據

接下來需要生成prophet對象，調用預測函數，預測未來30天的數據變化:

效果：

讓我們來看看效果，表格中的yhat指的是預測的平均值，yhat_lower是預測的最小值，yhat_upper是預測的最大值。根據“先知”的預測，在未來30天內我們的粉絲量將會增加到529名粉絲，也就是說將增加16%。這個預測的值其實相對客觀，我們一個月后就可以知道預測的準不準確了。

看完上述內容，你們掌握Python怎么先知預測公眾號粉絲量的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！