针对Prophet的模型参数调节如下图所示意，浅蓝色区域就过于宽泛，模型预测的上、下边界被逐渐放大很多倍。这说明模型的平滑性过大，导致异常点对结果造成了很大影响。解决办法：重新设置参数或者对历史数据中的异常点进行预处理。如果认为时间序列是非线性增长趋势：图中的水平虚线表示了非线性增长趋势的承载量cap，预测结果将在该虚线处达到饱和。调参建议预测结果的误差很大，考虑选取的模型是否准确，尝试调整增长率

1. Pandas 导入 导出 Excel文件Pandas 导入Excelpd.read_excel()主要参数：io、sheetname、header、names、encodingio：excel文件，可以是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrd workbookheader：指定数据表的表头，参数可以是int、list of ints，即为索引行数为表头encoding：主要功能

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数据仓库数据仓库：各种数据的中央存储系统，提供数据的存储，管理和分析功能。功能：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），用于做数据分析。通俗讲： 为数据挖掘，多维分析，决策支持，报表系统提供易用数据。数据仓库 比较流行语言的有：AWS Redshift, Greenplum, Hive等主要模块1数据采集平台（数据仓库数据来源）使用语言技

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神经网络参数优化器不同参数选取对网络影响比较大，在网络结构已经固定的情况下。神经网络优化的过程，就好比 培养一个孩子。它们都有学习的潜力，但是不同的引导方法，会让孩子向不同方向发展，达到不同的高度。优化器 就是 引导神经网络更新参数的工具。五种常用的神经网络优化器相关概念待优化参数 w损失函数loss学习率 lrbatch 将多少个数据打包当前batch的迭代次数更新过程分为4步:第一步：计算t时

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环境安装强烈建议新建一个虚拟环境，在虚拟环境里面折腾不要直接在root的环境里面搞事情通过anaconda创建虚拟环境记得选择python的版本为3.6版本如果anaconda创建虚拟环境报错参考下面这个链接的文章去修改一下下载的包的网址为清华镜像就可以了https://abraham.blog.csdn.net/article/details/105105728?spm=1001.2014.30

当txt文件或者sql文件数据量太大，无法打开时，可以通过Emeditor这个编辑器打开，进行处理和编辑。