这个ChatGPT插件可以远程运行代码，还生成图表 _arima

的插件使数据科学成为一种简单、愉快的体验
我们做数据分析时一般都是使用这样的流程来进行：运行、安装库、解决依赖关系和版本控制，数据分析，生成图表。的“Code ”插件可以帮助我们进行数据分析。
首先要进入角色,让它作为经济顾问
act as anand help mewhat isfor.
1、加载和预处理数据
要求访问历史数据并开始对其进行预测。它告诉我它将使用FRED(联邦储备经济数据)数据库，但不幸的是，它无法下载数据。
那么我们来帮它下载，询问如何下载数据。
然后将它上传给Code ，就可以进行EDA了
在的帮助下，我可视化了数据，检查了趋势，并探索了关键指标。用简单的英语给了我简单的总结
哈哈，什么都知道
2、数据分析：它绘制了时间序列数据，直观地探索CPI值的趋势和季节性。
它使用增强- (ADF)检验平稳性。结果表明，原始时间序列是非平稳的。
3、数据转换的平稳性
【这个ChatGPT插件可以远程运行代码，还生成图表】为了实现平稳性，它对时间序列数据应用了一阶差分，这涉及到计算连续观测数据之间的差异。
它对不同的数据使用ADF检验重新检验平稳性。结果表明，差分时间序列是平稳的。
4、模型选择与参数估计
下一步是预测五年的CPI 。向我介绍了ARIMA模型，它分析了这些数字江中游插件1.7.2.rar，给了我一个有意义的预测!
它设置检查了自相关函数(ACF)和部分自相关函数(PACF)图，来确定ARIMA模型的顺序(参数p, d, q) 。
根据ACF和PACF图，选取参数p=1, d=1, q=1的初始ARIMA模型。
5、模型训练
它用所选参数(p=1, d=1, q=1)将ARIMA模型拟合到原始(无差异)时间序列数据。该模型从历史数据模式中学习。
6、预测
使用拟合的ARIMA模型从最后一个数据点预测未来5年(60个月)的CPI 。还生成点预测和置信区间，以解释预测中的不确定性。
7、可视化和解释
绘制历史数据、预测CPI值和置信区间江中游插件1.7.2.rar，在通货膨胀趋势的背景下解释预测值，理解预测受到不确定性和外部因素的影响。
插件系统的确让让它变得有趣:“Code ”不仅可以远程运行代码，而且还使数据科学简单，高效。
无论你是经验丰富的数据科学家还是刚入门的新手，都可以尝试一下。智能不智能要看后续的验证结果，但是省事是真省事。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。