Facebook大局限时序预测『真』神器—Prophet

**作者：悟乙己**</p> <p>> 概述：作为经统专业看到预测的packages很眼馋。除了之前的forecast包，此刻这个prophet成果也很强大。并且！ 适合家产界+贸易场景的应用。并不喜欢理论阐明，能直接上案例的，一般不码字，力争简朴粗暴！！<br /> 同时，本篇内容会同步更新于小我私家BLOG：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/57419862</p> <p>官网网址：https://facebookincubator.github.io/prophet/<br /> github网址：https://github.com/facebookincubator/prophet<br /> 论文：《Forecasting at Scale // Sean J.Taylor and Benjamin Letham》<br /> 案例数据下载：http://download.csdn.net/detail/sinat_26917383/9764537</p> <p>———-</p> <p>**那么试玩下来以为较量赞的成果点：**</p> <p> – 1、**大局限、细粒度数据。**其实并不是大量数据，而是时间粒度可以很小，在学校玩的计量大多都是“年/月”粒度，而这个包可以适应“日/时”级此外，详细的见后头的案例就知道了。不外，预测速度嘛~<br /> 可以界说为：较慢！！！<br /> – 2、**趋势预测+趋势解析**，最亮眼模块哟~~<br /> 拟合的有两种趋势：线性趋势、logistic趋势；趋势解析有许多种：Trend趋势、礼拜、年度、季候、节沐日，同时也可以看到节中、节后效应。<br /> – 3、**突变点识别+调解**。多种反抗突变步伐以及调理方法。<br /> – 4、**异常值/离群值检测。**时间维度的异常值检测。突变点和异常点既相似、又差异。<br /> – 5、**处理惩罚缺失值数据。**这里指的是你大概有一些时间片断数据的缺失，之前的做法是先插值，然后举办预测（一些模子不答允断点），这里可以分身缺失值，同时也到达预测的目标。可以处理惩罚缺失值数据，这点很棒。</p> <p>> prophet应该就是我一直在找的，今朝看到最好的营销勾当阐明的预测东西，是网站阐明、告白勾当阐明的福音，假如您看到本篇文章内的要领，您在利用中发明什么心得，还请您只管分享出来~</p> <p>“`<br /> # install.packages(‘prophet’)<br /> library(prophet)<br /> library(dplyr)<br /> “`<br /> ### 一、趋势预测+趋势解析</p> <p>#### 1、案例一：线性趋势+趋势解析</p> <p> – 数据生成+建模阶段</p> <p>“`<br /> history <- data.frame(ds = seq(as.Date(‘2015-01-01’), as.Date(‘2016-01-01’), by = ‘d’),<br /> y = sin(1:366/200) + rnorm(366)/10)</p> <p>m <- prophet(history,growth = "linear")<br /> “`<br /> 个中，生成数据的时候留意，最好用ds（时间项）、y（必然要numeric）这两个定名你的变量，本案例是单序列+时间项。数据长这样：<br /> <br /> prophet是生成模子阶段，m中有许多参数，有待厥后人逐步研究。</p> <p> – 预测阶段</p> <p>“`<br /> #时间函数<br /> future <- make_future_dataframe(m, periods = 365)<br /> tail(future)<br /> #预测<br /> forecast <- predict(m, future)<br /> tail(forecast[c(‘ds’, ‘yhat’, ‘yhat_lower’, ‘yhat_upper’)])<br /> #直线预测<br /> plot(m, forecast)<br /> #趋势解析<br /> prophet_plot_components(m, forecast)<br /> “`<br /> make_future_dataframe：有趣的时间生成函数，之前的ds数据是2015-1-1到2016-1-1，此刻生成了一个2015-1-1到2016-12-30序列，多增加了一年，以备预测。并且可以机动的调控是预测天，照旧周，freq参数。<br /> predict，预测那么ds是时间，yhat是预测值，lower和upper是置信区间。<br /> 感觉一下plot：<br /> <br /> prophet_plot_components函数是趋势解析函数，将趋势分成了趋势项、礼拜、年份，这是默认设置。<br /> </p> <p>#### 2、案例二：logitics趋势+趋势解析</p> <p>logitics是啥？ 不懂烦请百度。<br /> “`<br /> #数据生成阶段<br /> history <- data.frame(ds = seq(as.Date(‘2015-01-01’), as.Date(‘2016-01-01’), by = ‘d’),<br /> y = sin(1:366/200) + rnorm(366)/10,<br /> cap=sin(1:366/200) + rnorm(366)/10+rep(0.3,366))<br /> #最大增长趋势，cap配置cap，就是这个局限的极点,y其时极点</p> <p>#模子生成<br /> m <- prophet(history,growth = "logistic")<br /> future <- make_future_dataframe(m, periods = 1826)<br /> future$cap <- sin(1:2191/200) + rnorm(2191)/10+rep(0.3,2191)</p> <p>#预测阶段<br /> fcst <- predict(m, future)<br /> plot(m, fcst)<br /> “`<br /> prophet这里假如是要拟合logitics趋势，**就需要一个cap变量，这个变量是y变量的上限（譬如最大市场局限），因为y假如听从logitics趋势不给范畴的话，很容易一下预测就到极点了，所以cap来让预测变得不那么“懦弱”…**<br /> 下面来看一个失败拟合logitics案例：<br /> </p> <p>### 二、节沐日效应</p> <p>可以考查节中、节后效应。</p> <p>#### 1、节中效应</p> <p>“`<br /> #数据生成：通例数据<br /> history <- data.frame(ds = seq(as.Date(‘2015-01-01’), as.Date(‘2016-01-01’), by = ‘d’),<br /> y = sin(1:366/200) + rnorm(366)/10,<br /> cap=sin(1:366/200) + rnorm(366)/10+rep(0.3,366))<br /> #数据生成：节沐日数据<br /> library(dplyr)<br /> playoffs <- data_frame(<br /> holiday = ‘playoff’,<br /> ds = as.Date(c(‘2008-01-13’, ‘2009-01-03’, ‘2010-01-16’,<br /> ‘2010-01-24’, ‘2010-02-07’, ‘2011-01-08’,<br /> ‘2013-01-12’, ‘2014-01-12’, ‘2014-01-19’,<br /> ‘2014-02-02’, ‘2015-01-11’, ‘2016-01-17’,<br /> ‘2016-01-24’, ‘2016-02-07’)),<br /> lower_window = 0,<br /> upper_window = 1<br /> )<br /> superbowls <- data_frame(<br /> holiday = ‘superbowl’,<br /> ds = as.Date(c(‘2010-02-07’, ‘2014-02-02’, ‘2016-02-07’)),<br /> lower_window = 0,<br /> upper_window = 1<br /> )<br /> holidays <- bind_rows(playoffs, superbowls)</p> <p>#预测<br /> m <- prophet(history, holidays = holidays)<br /> forecast <- predict(m, future)</p> <p>#影响效应<br /> forecast %>%<br /> select(ds, playoff, superbowl) %>%<br /> filter(abs(playoff + superbowl) > 0) %>%<br /> tail(10)</p> <p>#趋势组件<br /> prophet_plot_components(m, forecast);<br /> “`<br /> **数据生成环节有两个数据集要生成，一批数据是通例的数据（譬如流量），尚有一个是节沐日的时间数据**<br /> 个中lower_window，upper_window 可以领略为沐日耽误时限，国庆和元旦必定休息时间纷歧致，配置地很人性化，譬如**圣诞节的平安夜+圣诞节两天，那么就要配置（lower_window = -1, upper_window = 1）**。数据长这样：</p> <p>“`<br /> holiday ds lower_window upper_window<br /> <chr> <date> <dbl> <dbl><br /> 1 playoff 2008-01-13 0 1<br /> 2 playoff 2009-01-03 0 1<br /> 3 playoff 2010-01-16 0 1<br /> 4 playoff 2010-01-24 0 1<br /> 5 playoff 2010-02-07 0 1<br /> “`<br /> 预测阶段，记得要开启prophet(history, holidays = holidays)中的holidays。此刻可以来看看节沐日效应：</p> <p>“`<br /> ds playoff superbowl<br /> 1 2015-01-11 0.012300004 0<br /> 2 2015-01-12 -0.008805914 0<br /> 3 2016-01-17 0.012300004 0<br /> 4 2016-01-18 -0.008805914 0<br /> 5 2016-01-24 0.012300004 0<br /> 6 2016-01-25 -0.008805914 0<br /> 7 2016-02-07 0.012300004 0<br /> 8 2016-02-08 -0.008805914 0<br /> “`<br /> 从数据来看，可以看到有一个日期是重叠的，超等碗+季后赛在同一天，那么这样就会呈现**节日效应累加的环境。**<br /> 可以看到季后赛当日的影响较量明明，超等碗当日根基没啥影响，虽然了，这些数据都是我瞎编的，要是有效应就见xxx。<br /> 趋势解析这里，除了趋势项、礼拜、年份，多了一个节沐日影响，看到了吗？</p> <p><br /> .<br /> #### 2、和谐节前效应（Prior scale for holidays and seasonality）</p> <p>一些环境下节沐日会产生过拟合，那么可以利用holidays.prior.scale参数来举办调理，使其滑腻过渡。（不知道翻译地对差池，原来刚开始觉得是节后效应…）</p> <p>“`<br /> #节后效应 holidays.prior.scale<br /> m <- prophet(history, holidays = holidays, holidays.prior.scale = 1)<br /> forecast <- predict(m, future)<br /> forecast %>%<br /> select(ds, playoff, superbowl) %>%<br /> filter(abs(playoff + superbowl) > 0) %>%<br /> tail(10)<br /> “`<br /> 主要通过holidays.prior.scale来实现，默认是10。由于笔者乱整数据，这里显示出效应，所以粘贴官网数据。官网的案例内里，通过调理，使恰当晚超等碗的效应削弱，分身了节前的环境对当日的影响。<br /> 同时除了节前，尚有季候前的效应，通过参数seasonality_prior_scale 调解</p> <p>“`<br /> DS PLAYOFF SUPERBOWL<br /> 2190 2014-02-02 1.362312 0.693425<br /> 2191 2014-02-03 2.033471 0.542254<br /> 2532 2015-01-11 1.362312 0.000000<br /> 2533 2015-01-12 2.033471 0.000000<br /> 2901 2016-01-17 1.362312 0.000000<br /> 2902 2016-01-18 2.033471 0.000000<br /> 2908 2016-01-24 1.362312 0.000000<br /> “`</p> <p>### 三、突变点调理、中断点、异常点</p> <p>> 本节之后主要就是玩案例内里的数据，案例数据假如R包中没有，可以从[这里下载](http://download.csdn.net/detail/sinat_26917383/9764537)。</p> <p>#### 1、Prophet——自动突变点识别</p> <p>时间序列内里的很大概存在突变点，譬如一些节沐日的攻击。Prophet会自动检测这些突变点，并举办适当的调解，可是呆板判定会呈现：没有对突变点举办调解、突变点太过调解两种环境，假如然的突变点呈现，也可以通过函数中的参数举办调理。</p> <p>**Prophet本身会检测一些突变点**，以下的图就是Prophet本身检测出来的，虚纵向代表突变点。检测到了25个，那么Prophet的做法跟L1正则一样，“冒充”/删掉看不见这些突变。<br /> <br /> 其本身检讨突变点的方法，雷同调查ARIMA的自相关/偏相干系数截尾、拖尾：<br /> <br /> .<br /> #### 2、工钱过问突变点——弹性范畴</p> <p>通过changepoint_prior_scale举办工钱过问。</p> <p>“`<br /> df = pd.read_csv(‘../examples/example_wp_peyton_manning.csv’)<br /> m <- prophet(df, changepoint.prior.scale = 0.5)<br /> forecast <- predict(m, future)<br /> plot(m, forecast)<br /> “`<br /> 来感觉一下changepoint.prior.scale=0.05和0.5的区别：<br /> <br /> <br /> 可以把changepoint.prior.scale当作一个弹性标准，值越大，受异常值影响越大，那么颠簸越大，如0.5这样的。</p> <p>#### 3、工钱过问突变点——某突变点</p> <p>当你知道数据中，存在某一个确定的突变点，且知道时间。可以用changepoints 函数。不po图了。</p> <p>“`<br /> df = pd.read_csv(‘../examples/example_wp_peyton_manning.csv’)<br /> m <- prophet(df, changepoints = c(as.Date(‘2014-01-01’)))<br /> forecast <- predict(m, future)<br /> plot(m, forecast)<br /> “`</p> <p>#### 4、突变预测</p> <p>标题取了这么一个名字，也是够吓人的，哈哈~ 第三节的前3点都是如何消除突变点并举办预测。<br /> 可是！ 现实是，突变点是真实存在，且有些是有意义的，譬如双11、双12这样的节日。不能去掉这些突变点，可是不去掉又会影响真实预测，这时候Prophet新奇的来了一招：序列生成模子中，几多受异常值些影响（雷同前面的changepoint_prior_scale，可是这里是从生成模子阶段就给一个弹性值）。<br /> 这里从生成模子中可以举办三个角度的调理：<br /> （1）调理趋势；<br /> （2）季候性调理</p> <p> – **（1）趋势突变适应**</p> <p>“`<br /> df = pd.read_csv(‘../examples/example_wp_peyton_manning.csv’)<br /> m <- prophet(df, interval.width = 0.95)<br /> forecast <- predict(m, future)<br /> “`<br /> 在prophet生成模子阶段，插手interval.width，就是代表生成模子时，整个序列趋势，尚有5%受异常值影响。</p> <p> – **（2）季候性突变适应**</p> <p>对支付产厂家来说，季候性颠簸是必定有的，那么又想保存季候性突变环境，又要预测。并且季候性适应又是一个较量贫苦的工作，prophet内里需要先举办全贝叶斯抽样，mcmc.samples参数，默认为0.</p> <p>“`<br /> m <- prophet(df, mcmc.samples = 500)<br /> forecast <- predict(m, future)<br /> prophet_plot_components(m, forecast);</p> <p>“`<br /> 打开mcmc.samples按钮，会把MAP预计改变为MCMC采样，**练习时间很长，大概是之前的10倍**。最终功效，官网DAO图：<br /> </p> <p>#### 5、异常值/离群值</p> <p>异常值与突变点是有区此外，离群值对预测影响尤其大。</p> <p>“`<br /> df <- read.csv(‘../examples/example_wp_R_outliers1.csv’)<br /> df$y <- log(df$y)<br /> m <- prophet(df)<br /> future <- make_future_dataframe(m, periods = 1096)<br /> forecast <- predict(m, future)<br /> plot(m, forecast);<br /> “`<br /> </p> <p>对功效的影响很大，并且导致预测置信区间扩大多倍不止。prophet的优势浮现出来了，**prophet是可以接管空白值NA的**，所以这些异常点删掉可能NA掉，都是可以的。</p> <p>“`<br /> #异常点变为NA+举办预测<br /> outliers <- (as.Date(df$ds) > as.Date(‘2010-01-01’)<br /> & as.Date(df$ds) < as.Date(‘2011-01-01’))<br /> df$y[outliers] = NA<br /> m <- prophet(df)<br /> forecast <- predict(m, future)<br /> plot(m, forecast);<br /> “`<br /> 虽然啦，你也可以删掉整一段影响数据，出格是天灾人祸的影响是永久存在的，那么可以删掉这一整段。下图就是这样的环境，2015年6月份阁下的一批数据，都是离群值。<br /> </p> <p>### 四、缺失值、空白时间的处理惩罚+预测</p> <p>前面第三章后头就提过，**prophet是可以处理惩罚缺失值**。那么这里就可以实现这么一个操纵，假如你的数据不完整，且是中断的，譬如你有一个月20天的数据，那么你也可以按照prophet预测，同时给以你天天的数据功效。实现了以下的成果：</p> <p>“`<br /> prophet=缺失值预测+插值<br /> “`</p> <p>“`<br /> df <- read.csv(‘../examples/example_retail_sales.csv’)<br /> m <- prophet(df)<br /> future <- make_future_dataframe(m, periods = 3652)<br /> fcst <- predict(m, future)<br /> plot(m, fcst);<br /> “`<br /> </p> <p>源数据长这样：</p> <p>“`<br /> ds y<br /> 1 1992-01-01 146376<br /> 2 1992-02-01 147079<br /> 3 1992-03-01 159336<br /> 4 1992-04-01 163669<br /> 5 1992-05-01 170068<br /> “`<br /> 也就是你只有一年的每个月的数据，上面是预测接下来每一天的数据，也能预测，可是后头天天预测的误差有点大。所以你可以配置make_future_dataframe中的freq，后头预测的是每个月的：</p> <p>“`<br /> future <- make_future_dataframe(m, periods = 120, freq = ‘m’)<br /> fcst <- predict(m, future)<br /> plot(m, fcst)<br /> “`<br /> </p> </div><!-- .entry-content --> </article><!-- #post-## -->  <div class="tagcloud"><ul class='wp-tag-cloud' role='list'><h3>关键字：</h3> </ul> </div> <div class="col-sm-6 col-box bg-gray-light-2 contact-form"> <div role="form" class="wpcf7" id="wpcf7-f17097-o1" lang="zh-CN" dir="ltr"> <div class="screen-reader-response"></div> <form action="/facebook%e5%a4%a7%e5%b1%80%e9%99%90%e6%97%b6%e5%ba%8f%e9%a2%84%e6%b5%8b%e3%80%8e%e7%9c%9f%e3%80%8f%e7%a5%9e%e5%99%a8-prophet/#wpcf7-f17097-o1" method="post" class="wpcf7-form" enctype="multipart/form-data" novalidate="novalidate"> <div style="display: none;"> <input type="hidden" name="_wpcf7" value="17097" /> <input type="hidden" name="_wpcf7_version" value="5.1.3" /> <input type="hidden" name="_wpcf7_locale" value="zh_CN" /> <input type="hidden" name="_wpcf7_unit_tag" value="wpcf7-f17097-o1" /> <input type="hidden" name="_wpcf7_container_post" value="0" /> </div> <p><label> your的邮箱 (必填)<span class="wpcf7-form-control-wrap your-email"><input type="email" name="your-email" value="" size="40" 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menu-item-17646"><a href="https://uhomework.com/category/matlab%e4%bb%a3%e5%86%99/">matlab代写</a></li> <li id="menu-item-17651" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-17651"><a href="https://uhomework.com/category/web%e4%bb%a3%e5%86%99/">web代写</a></li> <li id="menu-item-17654" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-17654"><a href="https://uhomework.com/category/app%e4%bb%a3%e5%86%99/">app代写,ios代写,手机软件代写-100%原创,免费修改</a></li> <li id="menu-item-17647" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-17647"><a href="https://uhomework.com/category/%e4%bd%9c%e4%b8%9a%e4%bb%a3%e5%86%99/">作业代写,留学生作业代写-北美、澳洲、英国等靠谱代写</a></li> <li id="menu-item-17653" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-17653"><a href="https://uhomework.com/category/%e7%89%a9%e7%90%86%e4%bb%a3%e5%86%99/">物理代写,Physics物理作业代写/考试代考等-100%保分包过</a></li> <li id="menu-item-17648" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-17648"><a href="https://uhomework.com/category/%e6%95%b0%e5%ad%a6%e4%bb%a3%e5%86%99/">数学代写代考,北美/加拿大/英国靠谱的数学作业代写机构</a></li> <li id="menu-item-17652" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-17652"><a href="https://uhomework.com/category/%e8%80%83%e8%af%95%e5%8a%a9%e6%94%bb/">考试助攻</a></li> <li id="menu-item-17649" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-17649"><a href="https://uhomework.com/category/%e4%bb%96%e7%b1%bb/">其他代写</a></li> <li id="menu-item-18597" class="menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-18597"><a href="https://uhomework.com/home/%e8%81%94%e7%b3%bb%e6%88%91%e4%bb%ac-%e4%bb%a3%e5%86%99%e5%90%84%e7%a7%91cs-%e7%a8%8b%e5%ba%8f-%e7%bc%96%e7%a8%8b-%e4%bb%a3%e7%a0%81-%e9%87%91%e8%9e%8d-%e7%bb%8f%e6%b5%8e-%e7%bb%9f%e8%ae%a1-%e6%95%b0/">联系我们</a></li> <li id="menu-item-18602" class="menu-item menu-item-type-post_type 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class="tag-link-count"> (79)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/assignment%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-100 tag-link-position-3" style="font-size: 1em;" aria-label="assignment代写 (487 项)">assignment代写<span class="tag-link-count"> (487)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/c-c%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-1281 tag-link-position-4" style="font-size: 1em;" aria-label="C/C++代写 (112 项)">C/C++代写<span class="tag-link-count"> (112)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/code%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-87 tag-link-position-5" style="font-size: 1em;" aria-label="code代写 (227 项)">code代写<span class="tag-link-count"> (227)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/course%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-91 tag-link-position-6" style="font-size: 1em;" aria-label="course代写 (253 项)">course代写<span class="tag-link-count"> (253)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/cs%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-64 tag-link-position-7" style="font-size: 1em;" aria-label="CS代写 (188 项)">CS代写<span class="tag-link-count"> (188)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/cs%e4%bd%9c%e4%b8%9a%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-106 tag-link-position-8" style="font-size: 1em;" aria-label="cs作业代写 (156 项)">cs作业代写<span class="tag-link-count"> (156)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/data-analysis%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-802 tag-link-position-9" style="font-size: 1em;" aria-label="Data Analysis代写 (88 项)">Data Analysis代写<span class="tag-link-count"> (88)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/data%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-1332 tag-link-position-10" style="font-size: 1em;" aria-label="data代写 (81 项)">data代写<span class="tag-link-count"> (81)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/essay%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-212 tag-link-position-11" style="font-size: 1em;" aria-label="essay代写 (707 项)">essay代写<span class="tag-link-count"> (707)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/essay%e4%bd%9c%e4%b8%9a%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-1046 tag-link-position-12" style="font-size: 1em;" aria-label="essay作业代写 (392 项)">essay作业代写<span class="tag-link-count"> (392)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/exercise%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-1754 tag-link-position-13" style="font-size: 1em;" aria-label="Exercise代写 (78 项)">Exercise代写<span class="tag-link-count"> (78)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/finance%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-146 tag-link-position-14" style="font-size: 1em;" aria-label="finance代写 (153 项)">finance代写<span class="tag-link-count"> (153)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/function%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-1268 tag-link-position-15" style="font-size: 1em;" aria-label="function代写 (101 项)">function代写<span class="tag-link-count"> (101)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/homework%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-85 tag-link-position-16" style="font-size: 1em;" aria-label="homework代写 (312 项)">homework代写<span class="tag-link-count"> (312)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/java%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-77 tag-link-position-17" style="font-size: 1em;" aria-label="java代写 (233 项)">java代写<span class="tag-link-count"> (233)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/lab%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-228 tag-link-position-18" style="font-size: 1em;" aria-label="lab代写 (178 项)">lab代写<span class="tag-link-count"> (178)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/matlab%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-170 tag-link-position-19" style="font-size: 1em;" aria-label="matlab代写 (214 项)">matlab代写<span class="tag-link-count"> (214)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/paper%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-217 tag-link-position-20" style="font-size: 1em;" aria-label="paper代写 (589 项)">paper代写<span class="tag-link-count"> (589)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/program%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-321 tag-link-position-21" style="font-size: 1em;" aria-label="program代写 (150 项)">program代写<span class="tag-link-count"> (150)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/project%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-96 tag-link-position-22" style="font-size: 1em;" aria-label="project代写 (243 项)">project代写<span class="tag-link-count"> (243)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/python%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-75 tag-link-position-23" style="font-size: 1em;" aria-label="python代写 (284 项)">python代写<span class="tag-link-count"> (284)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/report%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-164 tag-link-position-24" style="font-size: 1em;" aria-label="report代写 (389 项)">report代写<span class="tag-link-count"> (389)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/task%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-1429 tag-link-position-25" style="font-size: 1em;" aria-label="Task代写 (87 项)">Task代写<span class="tag-link-count"> (87)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/web%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-246 tag-link-position-26" style="font-size: 1em;" aria-label="web代写 (99 项)">web代写<span class="tag-link-count"> (99)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/r%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-46 tag-link-position-27" style="font-size: 1em;" aria-label="[r代写 (75 项)">[r代写<span class="tag-link-count"> (75)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e4%bb%a3%e5%86%99%e8%ae%ba%e6%96%87/" class="tag-cloud-link tag-link-793 tag-link-position-28" style="font-size: 1em;" aria-label="代写论文 (81 项)">代写论文<span class="tag-link-count"> (81)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e4%bb%a3%e7%a0%81%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-90 tag-link-position-29" style="font-size: 1em;" aria-label="代码代写 (78 项)">代码代写<span class="tag-link-count"> (78)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e4%bd%9c%e4%b8%9a%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-42 tag-link-position-30" style="font-size: 1em;" aria-label="作业代写 (312 项)">作业代写<span class="tag-link-count"> (312)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e4%bd%9c%e4%b8%9a%e5%8a%a0%e6%80%a5/" class="tag-cloud-link tag-link-104 tag-link-position-31" style="font-size: 1em;" aria-label="作业加急 (93 项)">作业加急<span class="tag-link-count"> (93)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e5%8a%a0%e6%8b%bf%e5%a4%a7%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-80 tag-link-position-32" style="font-size: 1em;" aria-label="加拿大代写 (238 项)">加拿大代写<span class="tag-link-count"> (238)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e5%8c%97%e7%be%8e%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-50 tag-link-position-33" style="font-size: 1em;" aria-label="北美代写 (304 项)">北美代写<span class="tag-link-count"> (304)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e5%8c%97%e7%be%8e%e4%bd%9c%e4%b8%9a%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-133 tag-link-position-34" style="font-size: 1em;" aria-label="北美作业代写 (213 项)">北美作业代写<span class="tag-link-count"> (213)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%88%86%e6%9e%90%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-55 tag-link-position-35" style="font-size: 1em;" aria-label="数据分析代写 (67 项)">数据分析代写<span class="tag-link-count"> (67)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e6%be%b3%e5%a4%a7%e5%88%a9%e4%ba%9a%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-326 tag-link-position-36" style="font-size: 1em;" aria-label="澳大利亚代写 (243 项)">澳大利亚代写<span class="tag-link-count"> (243)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e7%95%99%e5%ad%a6%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-5928 tag-link-position-37" style="font-size: 1em;" aria-label="留学代写 (247 项)">留学代写<span class="tag-link-count"> (247)</span></a></li> <li><a href="https://uhomework.com/tag/%e7%95%99%e5%ad%a6%e4%bd%9c%e4%b8%9a%e4%bb%a3%e5%86%99/" class="tag-cloud-link tag-link-5821 tag-link-position-38" style="font-size: 1em;" aria-label="留学作业代写 (272 项)">留学作业代写<span class="tag-link-count"> (272)</span></a></li> <li><a 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