updated at: September 2024
दुनिया को बेहतर तरीके से समझाने में मदद करने के लिए जानकारी प्रदान करने के लिए, 1 मिलियन टाइम सीरीज़ के डेटाबेस के साथ आर्थिक और न्यूज़ एनग्राम सीरीज़ पर रैपिड कॉज़ल मॉडलिंग।
मान लें कि तुम रिसर्चर, डेटा साइंटिस्ट या एनालिस्ट हो और तुम्हारे पास टाइम-सीरीज़ का कुछ डेटा है, तुम समझना चाहते हो कि इसका क्या असर होता है। तुम इसे लाइकली स्पुरियस पर अपलोड कर सकते हो और एप्लीकेशन हमारे 1 मिलियन से ज़्यादा डेटासेट का विश्लेषण करेगा, जिसमें आर्थिक, न्यूज़ एनग्राम, बुक एनग्राम, हेल्थ और वेदर सीरीज़ शामिल हैं।
AI Collection ऊपर उठाता है:
अनुसंधान सहायक श्रेणी चयन:
अतिरिक्त जानकारी
हम क्लासिक और एडवांस कॉज़ल मॉडलिंग प्रोसेस का इस्तेमाल करते हैं, जिसमें जनसंख्या, मुद्रास्फीति और अन्य पैटर्न जैसे भ्रम पैदा करने वालों के लिए लेखांकन किया जाता है, जो नकली संबंधों के सामान्य कारण हैं।
आउटपुट उम्मीदवारों की सीरीज़ की एक सूची है, जो तुम्हारी टाइम सीरीज़ को प्रभावित कर सकती है या कम से कम भविष्यवाणी करने की क्षमता प्रदान कर सकती है। लेकिन ये सिर्फ़ इस्तेमाल के मामले नहीं हैं। हम कोइंटीग्रेशन के लिए संकेतक भी देते हैं या अगर तुम्हेंं किसी प्रॉक्सी सीरीज़ की ज़रूरत हो, तो विश्लेषण से आमतौर पर इसमें मदद मिल सकती है। हालांकि लिकली स्पुरियस तुम्हेंं डेटा नहीं देता है, लेकिन हम स्रोतों के लिंक देते हैं।
सीरीज़ का वर्णनात्मक नाम देना ज़रूरी नहीं है, अगर तुम ऐसा करते हो, तो हम ऐसे इवेंट के लिए उम्मीदवार उपलब्ध कराने के लिए जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करेंगे, जिनकी वजह से तुम्हारी सीरीज़ में झटके आ सकते हैं, जैसे कि नए नियम, सप्लाई चेन की समस्याएं, और बाज़ार में उतार-चढ़ाव।
इसलिए, जब तुम अपनी टाइम-सीरीज़ के बारे में रिसर्च शुरू करने के लिए तैयार हो और कुछ प्रेरणा ले सकते हो, तो अपना डेटा अपलोड करो और कुछ ही घंटों में तुम्हारे पास मॉडलिंग के लिए संभावित वेरिएबल की सूची होगी। लेकिन याद रखें, नतीजे नकली होने की संभावना है।
