arima
使用 ARIMA 进行单变量时间序列预测（forecast）
معلومات المصدر
- المستودع
- Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
- آخر نشاط في المصدر
- ١٧ يوليو ٢٠٢٦ في ١٣:٢٤
- لغة SKILL.md المكتشفة
- لغات متعددة
- النجوم
- ٢٬٦٠٦
- التفرعات
- ٢٢٦
خيارات التثبيت
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
مراجعة ملفات المصدر
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
عرض SKILL.md
SKILL.md
تعليمات المصدر · معاينة للقراءة فقط- name
- arima
- description
- 使用 ARIMA 进行单变量时间序列预测（forecast）
- icon
- 〰️
- allowedTools
- ["get_schema","query_data","run_analysis","generate_chart"]
# ARIMA 预测
确认时间列、频率、目标和预测区间，按时间排序并处理缺口。检查平稳性，选择合理参数，使用时间切分验证，输出预测值、区间和误差，并说明外部冲击限制。
## Tool routing
1. Use `get_schema` to identify the time column, target column, table name, and available covariates.
2. Use `query_data` only to verify ordering, missing timestamps, frequency, and enough rows for modeling.
3. Use `run_analysis` with `analysis_name="Time_Series_ARIMA"` for the actual forecast computation.
4. Use `generate_chart` on the returned forecast or diagnostic result tables after `run_analysis` succeeds.
## Implementation reference
- Tool entry: `agent/tools/business/data.py::_tool_run_analysis`
- Analysis registry: `Function/Analyze/registry.py`
- Analysis implementation: `Function/Analyze/Time_Series_ARIMA/analyze.py`
- Chart implementation: `Function/Charts_generation/chart_generate.py`
عرض على GitHub