2.43 页面流量预测实战：用Prophet预测网站访问量，优化服务器资源
引言
本文通过页面流量预测实战案例，演示如何使用Prophet预测网站访问量，为服务器资源优化提供数据支持。这是Prophet在实际业务中的应用。
一、数据准备
1.1 页面流量数据
# 页面流量数据准备defprepare_traffic_data():""" 准备页面流量数据 """dates=pd.date_range('2022-01-01','2023-12-31',freq='D')n=len(dates)# 模拟页面流量数据np.random.seed(42)base_traffic=10000# 趋势（逐渐增长）trend=np.linspace(0,5000,n)# 周季节性（周末流量低）weekly_seasonal=-2000*(dates.dayofweek>=5).astype(int)# 年度季节性（节假日流量高）yearly_seasonal=1000*np.sin(2*np.pi*np.arange(n)/365.25)# 随机波动noise=np.random.randn(n)*500traffic=base_traffic+trend+weekly_seasonal+yearly_seasonal+noise traffic=np.maximum(traffic,0)# 确保非负df=pd.DataFrame({'ds':dates,'y':traffic})returndf df_traffic=prepare_traffic_data()print(f"数据形状:{df_traffic.shape}"
