Orange3的时间序列和顺序数据分析插件。
项目描述
Orange3-Timeseries
Orange插件，用于分析、可视化、操作和预测时间序列数据。该插件包含ARIMA和VAR模型、模型评估、时间序列预处理、季节调整和各种可视化。请参阅文档。
功能
使用时间序列数据
- 将数据重新解释为时间序列
- 产生缺失值
- 从雅虎财经股票市场数据生成时间序列
时间序列数据分析
- 按给定时间间隔聚合数据
- 将时间序列分解为季节性、趋势和残差成分
- 将滚动窗口函数应用于时间序列
- 对未来进行预测
- 评估模型
可视化时间序列数据
- 可视化时间序列的序列和进展
- 可视化变量的自相关
- 可视化时间序列的周期、季节性、周期性和最显著的周期
关闭
Orange3-Timeseries-0.6.3.tar.gz的散列值
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 504135f946633419d17cadd12f91d1f1a6fb6e080acef349e4da33b8425b2c3c |
|
| MD5 | 5ff5ff5e6092a7c1384359e08a02fab2 |
|
| BLAKE2b-256 | bc0f51adc3607cc4e4b8987e4fa8f9bb56a0fbd7a8a5b8009efb18a8a0ce9dec |
关闭
Orange3_Timeseries-0.6.3-py3-none-any.whl的散列值
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 4d04d1a3d4ccf2e44e2a306b18a079fb5f793f4a507b7de2c32a3916c906ff04 |
|
| MD5 | 358eed3d8ce90239ae12ddbb7a5abb82 |
|
| BLAKE2b-256 | f4c590d5d0c321760a76e2a2b5344fc76239b0bc88a1c4db74fa2528719c1052 |
