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updated at: September 2024
利用包含 100 万个时间序列的数据库，对经济和新闻 ngram 系列进行快速因果建模，为更好地解释世界提供见解。
假设你是一名研究人员、数据科学家或分析师，想要了解影响这些数据的时序数据。你可以将其上传到Likely Spurious，该应用程序将根据我们超过100万个数据集对其进行分析，这些数据集包括经济、新闻动态、图书情报、健康和天气系列。
类别: 研究助理
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附加信息
我们使用经典和高级因果建模流程，考虑人口、通货膨胀和其他模式等混杂因素，这些模式是虚假关联的常见原因。
输出是候选序列的列表，这些候选序列可能会影响您的时间序列或至少提供预测能力。但这些并不是唯一的用例。我们还提供协整指标，或者如果您需要以更高频率测量的代理序列，分析通常可以帮助解决这个问题。尽管 Likely Spurious 不向您提供数据，但我们确实提供了来源链接。
虽然不要求提供该系列的描述性名称，但如果您这样做，我们将使用生成式人工智能为可能对您的系列造成冲击的事件（例如新法规、供应链问题和市场波动）提供候选对象。
因此，当你准备好开始时间序列研究并可以从中汲取灵感时，上传数据，几小时之内就会有一份潜在的建模变量清单。但是请记住，结果可能是虚假的。
