Likely Spurious

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Disons que vous êtes chercheur, data scientist ou analyste et que vous avez des données de séries chronologiques que vous souhaitez comprendre ce qui les influence. Vous pouvez les télécharger sur Likely Spurious et l'application les analysera par rapport à nos plus d'un million de jeux de données, composés de séries économiques, de ngrammes de nouvelles, de ngrammes de livres, de santé et de météo. Nous utilisons des processus de modélisation causale classiques et avancés, en tenant compte des facteurs de confusion tels que la population, l'inflation et d'autres modèles qui sont des causes communes d'associations fallacieuses. Le résultat est une liste de séries candidates qui peuvent influencer votre série chronologique ou au moins fournir un pouvoir prédictif. Mais ce ne sont pas les seuls cas d'utilisation. Nous fournissons également des indicateurs pour la cointégration ou si vous avez besoin d'une série proxy mesurée à une fréquence plus élevée, l'analyse peut généralement aider à cela. Bien que Likely Spurious ne vous fournisse pas de données, nous fournissons des liens vers les sources. Bien que fournir un nom descriptif de la série ne soit pas obligatoire, si vous le faites, nous utiliserons l'IA générative pour fournir des candidats pour des événements qui ont pu causer des chocs dans votre série, tels que de nouvelles réglementations, des problèmes de chaîne d'approvisionnement et des fluctuations du marché. Alors, lorsque vous êtes prêt à commencer votre recherche sur les séries chronologiques et que vous pouvez utiliser un peu d'inspiration, téléchargez vos données et en quelques heures, vous aurez une liste de variables potentielles pour la modélisation. Mais rappelez-vous, les résultats sont probablement fallacieux.