时间序列预测自动化脚本的核心是构建“可复用、可监控、可回滚”的轻量闭环，涵盖数据接入与对齐、轻量特征工程、稳健模型选择与部署、结果写入与异常熔断四大稳定环节。
时间序列预测在自动化脚本项目中，核心不在于堆砌模型，而在于构建“可复用、可监控、可回滚”的轻量闭环。重点是把数据获取、特征加工、模型调用、结果落地四个环节串成一条稳定流水线，而不是追求单点精度。
数据接入与自动对齐
脚本项目通常对接数据库、API或日志文件，需避免手动处理时间戳格式和时区问题。建议统一用 pandas 的 pd.to_datetime(..., utc=True) 强制转为 UTC 时间，再按业务周期（如每小时/每日）重采样对齐。缺失值不直接填充，而是标记为 NaN 并记录缺失原因（如“上游接口超时”），后续在特征工程中作为显式信号使用。
- 用 cron 或 Airflow 触发脚本时，传入执行时间窗口（如 start=2024-06-01, end=2024-06-02），而非依赖脚本内写死日期
- 每次拉取数据后校验长度和时间连续性，不满足则中止并告警（如微信机器人或邮件），不强行补数
- 原始数据存入带时间分区的 Parquet 文件（如 data/raw/year=2024/month=06/day=01），便于追溯和重跑
轻量特征工程：只做真正影响预测的动作
自动化场景下，特征越少越稳。优先保留三类信号：滞后项（lag_1, lag_7）、滚动统计（7天均值、标准差）、业务标识（是否周末、是否促销期）。避免构造高阶交互或复杂窗口函数——它们在数据分布偏移时极易失效。
- 滞后特征用 shift() 实现，不依赖未来信息；滚动统计用 rolling(window=7, min_periods=4)，设置最小观测数防空窗
- 节假日等外部变量做成独立 CSV 表，脚本启动时加载进内存，不每次查数据库
- 所有特征列名带前缀（如 feat_lag_1, feat_is_promo），避免和原始字段混淆
模型选择与部署：用得稳比用得新更重要
在脚本项目里，Prophet 和 Statsmodels 的 SARIMAX 胜过多数深度模型。它们可解释、易调试、不依赖 GPU，且训练快、预测快。模型文件（.pkl 或 .joblib）应随脚本版本一起 Git 管理，并附带元信息 JSON（含训练日期、MAPE、样本区间）。
- 每天训练前先用最近 7 天真实值跑一次回测，误差超阈值（如 MAPE > 15%）则停用当前模型，切回上一版
- 预测输出必须包含上下界（如 Prophet 的 yhat_lower/yhat_upper），不只给点估计
- 模型调用封装成独立函数（如 predict_next_24h(model_path, df_features)），输入输出结构固定，方便单元测试
结果写入与异常熔断
预测结果不是写完就结束。要写入带时间戳和版本号的表（如 forecast_v20240601_1423），同时更新一个汇总视图（latest_forecast）指向最新有效批次。若写入失败、或预测值出现明显异常（如负销量、突增 10 倍），脚本须主动退出并触发熔断（如设置 Redis 键 forecast:broken:true，下游服务读到即降级）。
- 写入前校验预测值合理性（如用 IQR 法剔除离群点），不合理值设为 NULL 并记日志
- 每次运行生成简明报告（JSON 格式），含：耗时、样本数、MAPE、异常数、模型版本，供监控系统采集
- 所有关键步骤加 try/except + 显式日志（INFO/ERROR 级别），不吞异常，不静默失败
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是节奏感——让脚本像钟表一样准时、可预期、出错有迹可循。模型只是齿轮之一，整套机制才是真本事。
