var
使用 VAR 分析多个时间序列的动态关系（forecast 向量自回归）
Quellinformationen
- Repository
- Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
- Letzte Quellaktivität
- 24. Oktober 2026 um 14:41
- Erkannte Sprache von SKILL.md
- Mehrsprachig
- Sterne
- 2.620
- Forks
- 234
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Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau- name
- var
- description
- 使用 VAR 分析多个时间序列的动态关系（forecast 向量自回归）
- icon
- 🔗
- tags
- ["mode-business","mode-ml","forecasting","modeling"]
- allowedTools
- ["get_schema","query_data","run_analysis","generate_chart"]
# VAR 分析
确认多个同步时间序列、频率和滞后范围，检查平稳性与样本长度。报告滞后选择、预测表现和动态响应；将格兰杰关系表述为预测信息而非因果证明。
## Tool routing
1. Use `get_schema` to identify multiple time-aligned target series, the time column, and source table.
2. Use `query_data` only to verify frequency alignment, missing periods, stationarity preparation needs, and sample length.
3. Use `run_analysis` with `analysis_name="Time_Series_VAR"` for the actual VAR computation.
4. Use `generate_chart` on forecast, lag, or response 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_VAR/analyze.py`
- Chart implementation: `Function/Charts_generation/chart_generate.py`
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