O Facebook lançou o pacote para R e Python humildemente chamado de “Prophet” [profeta, em tradução livre]. A ideia é auxiliar na solução de problemas como o planejamento de capacidade de infraestrutura de computadores. Para isso, como input, o pacote recebe grandes séries temporais [diárias ou mensais, de preferência com um ano ou mais] e faz a previsão utilizando modelos tradicionais como Holt Winters e Box & Jenkins. Ainda segundo o time do Facebook, o pacote lida bem com questões como sazonalidade, feriados que podem afetar tendências (como Black Friday e Natal), eventos que podem ter impactos significativos (como lançar um novo site ao tentar prever o tráfego do site), outliers e missing data.

Na página do Prophet, eles ensinam como utiliza-lo [é bem fácil, diga-se de passagem] e destacam algumas de suas funcionalidades. Eu testei o pacote e achei bem interessante. Para os leitores mais preguiçosos, eu estou disponibilizando o código no meu Github [abaixo].

É interessante observar que, além das ideias destacadas pelo Facebook, esse pacote pode ser útil para setores que lidam constantemente com problemas de sazonalidade e feriados, como o setor elétrico. Vale a pena observar a performance do mesmo para prever variáveis como o consumo horário/diário de energia elétrica e a série temporal de carga sendo ajustada sazonalmente pelo Prophet. Outro setor que pode se beneficiar é o setor de Marketing. Com as previsões do pacote, fica mais fácil observar os efeitos de uma campanha de marketing e/ou o lançamento de um novo produto nas vendas de uma empresa, por exemplo.