Prophet（先知）是一种由Facebook开发的时间序列预测模型。它是一个基于加法模型的可扩展框架，用于预测具有季节性、趋势性和节假日效应等特征的时间序列数据。

Prophet模型的设计目标是提供一种简单且易于使用的方法，以便广泛应用于时间序列预测问题，而不需要深入了解复杂的数学和统计概念。

Prophet模型采用了以下关键概念和组成部分：

1. 分解模型：Prophet模型将时间序列数据分解为趋势（trend）、季节性（seasonality）和假日效应（holiday effects）三个组成部分。趋势表示长期的整体趋势，季节性表示周期性的模式，而假日效应表示特定日期的影响。

2. 可调节的季节性：Prophet模型可以自动检测和适应多种季节性模式，如日、周、月和年的周期性。它还允许用户手动添加自定义的季节性模式。

3. 非线性趋势：Prophet模型采用了非线性的趋势模型，可以适应各种复杂的趋势形式，包括增长率的变化和饱和效应。

4. 节假日效应：Prophet模型考虑了节假日对时间序列数据的影响，用户可以提供节假日信息，并指定它们对数据的影响方式。

5. 处理缺失值和异常值：Prophet模型能够处理时间序列中的缺失值和异常值，通过使用线性插值和趋势外推等技术进行填充。

Prophet模型的训练和预测过程相对简单。用户需要提供时间序列数据以及可选的节假日信息。然后，模型会自动拟合趋势、季节性和节假日效应，并生成预测结果。

Prophet模型的优势在于其简单性和易用性，尤其适用于中等规模的时间序列数据预测问题。它在许多领域，如销售预测、股票市场分析、天气预报等方面得到了广泛应用。

NOTE：尽管Prophet模型在许多场景下表现出色，但对于某些复杂的时间序列数据，可能需要其他更高级的模型或方法来进行建模和预测。