arauto:一个用于快速时间序列分析和预测的开源工具

Arauto 用于时间序列实验和预测的交互式工具 Arauto是一个开源框架，旨在简化建模和实验时间序列分析和预测的过程。 Arauto提供了一个直观的交互式界面，可以使用自回归模型（AR，ARMA，ARIMA，SARIMA，ARIMAX和SARIMAX）探索模型的不同参数。 越来越多的估计器和算法正在研究中。 关于Arauto的博客文章 Arauto在Towards Data Science的Medium博客上得到了推荐。 。 特征 支持外源回归变量（独立变量） 季节性分解可让您了解数据的趋势，季节性和残差 使用增强Dickey-Fuller检验的平稳性检验 自定义数据转换的平稳性：您可以使用从一阶差异到季节性日志来转换数据 ACF （自相关函数）和PACF （偏相关函数）用于项估计 自定义ARIMA术语或让Arauto根据您的数据选择最适合您的 网格搜索功能可进行参数调整 代码生成