Likely Spurious

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Angenommen, Sie sind Forscher, Datenwissenschaftler oder Analyst und haben einige Zeitreihendaten, die Sie verstehen möchten, was sie beeinflusst. Sie können sie zu Likely Spurious hochladen und die Anwendung wird sie mit über 1 Million Datensätzen analysieren, die aus Wirtschafts-, Nachrichten-Ngramm-, Buch-Ngramm-, Gesundheits- und Wetterreihen bestehen. Wir verwenden klassische und fortschrittliche kausale Modellierungsprozesse, die Störfaktoren wie Bevölkerung, Inflation und andere Muster berücksichtigen, die häufige Ursachen für scheinbare Zusammenhänge sind. Das Ergebnis ist eine Liste von Kandidatenreihen, die Ihre Zeitreihe beeinflussen könnten oder zumindest Vorhersagekraft bieten. Aber das sind nicht die einzigen Anwendungsfälle. Wir bieten auch Indikatoren für Kointegration oder, wenn Sie eine Proxy-Reihe benötigen, die in höherer Frequenz gemessen wird, kann die Analyse normalerweise dabei helfen. Während Likely Spurious Ihnen keine Daten zur Verfügung stellt, bieten wir Links zu den Quellen. Während es nicht erforderlich ist, einen beschreibenden Namen der Reihe anzugeben, verwenden wir, wenn Sie dies tun, generative KI, um Kandidaten für Ereignisse bereitzustellen, die Schocks in Ihrer Reihe verursacht haben könnten, wie neue Vorschriften, Lieferkettenprobleme und Marktschwankungen. Wenn Sie also bereit sind, Ihre Zeitreihenforschung zu starten und etwas Inspiration gebrauchen können, laden Sie Ihre Daten hoch und erhalten Sie innerhalb weniger Stunden eine Liste potenzieller Variablen für die Modellierung. Aber denken Sie daran, die Ergebnisse sind wahrscheinlich spurious.