var

使用 VAR 分析多个时间序列的动态关系（forecast 向量自回归）

Opciones de instalación

De forma predeterminada está seleccionado el prompt que primero revisa el origen. Puedes cambiar a un comando directo o descargar una copia local.

Instalar con Codex o Claude Copia este prompt, pégalo en Codex, Claude u otro asistente, y deja que revise la página de la skill y la instale por ti.

Un comando directo omite el prompt de revisión. Revisa el origen antes de ejecutarlo.

npx skills add https://github.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent --skill var

El comando permanece en una sola línea. Desplázate horizontalmente para revisarlo antes de copiarlo.

¿Prefieres una copia local? Descarga los archivos que SkillsMP tiene disponibles ahora.

Lee SKILL.md y los archivos complementarios que muestra SkillsMP antes de decidir si quieres instalarlo.

SKILL.md

Instrucciones de origen · Vista previa de solo lectura

使用 ARIMA 进行单变量时间序列预测（forecast）

波士顿矩阵（BCG Matrix）分析，按市场增长率和相对市场份额将业务单元分为明星、问题、现金牛、瘦狗四类（portfolio 产品组合）

商业模式画布（BMC）分析，用 9 个模块拆解产品的客户、价值、渠道、收入和成本（business model 商业模式）

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	🔗
allowedTools	["get_schema","query_data","run_analysis","generate_chart"]

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。

Use get_schema to identify multiple time-aligned target series, the time column, and source table.
Use query_data only to verify frequency alignment, missing periods, stationarity preparation needs, and sample length.
Use run_analysis with analysis_name="Time_Series_VAR" for the actual VAR computation.
Use generate_chart on forecast, lag, or response result tables after run_analysis succeeds.