var
使用 VAR 分析多个时间序列的动态关系（forecast 向量自回归）
Datos de origen
- Repositorio
- Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
- Última actividad en el origen
- 17 de julio de 2026 a las 13:24
- Idioma detectado de SKILL.md
- Varios idiomas
- Estrellas
- 2606
- Forks
- 226
Opciones de instalación
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- var
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- 使用 VAR 分析多个时间序列的动态关系（forecast 向量自回归）
- icon
- 🔗
- 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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