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streamlit_prophet

交互式时间序列预测工具助力数据分析

StreamlitProphet时间序列预测可视化模型训练Github开源项目

streamlit_prophet是一款开源的时间序列预测工具，集成了Streamlit的交互功能和Prophet的预测算法。它提供了简洁的用户界面，支持数据上传、预处理、模型调参、评估和预测等功能。兼容Python 3.7-3.9版本，streamlit_prophet通过可视化界面简化了时间序列预测过程。这个工具适用于数据分析师和业务人员，可快速部署并用于各类预测分析任务。

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介绍相关项目
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架，支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架，提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术，并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架，适用于流量预测、分类和异常检测。
Streamline-Analyst - AI数据分析工具，自动化处理全流程数据
GithubStreamline Analyst开源项目数据分析数据可视化模型选择自动化工作流程
Streamline Analyst 是一个基于大型语言模型的开源数据分析应用，旨在提高数据分析效率。它自动执行数据清洗、预处理和其他复杂任务，如识别目标对象、划分测试集以及选择最佳模型。用户只需进行简单的操作，即可快速得到高质量的视觉化结果和模型。此工具确保数据隐私和安全，同时未来将增加自然语言处理、神经网络和对象检测等更多高级功能。
AI-Talks - 用Streamlit创建的ChatGPT友好界面
AI TalksAPIChatGPTGithubStreamlit人工智能开源项目
AI-Talks，一个封装了ChatGPT API的工具，配备Streamlit网络界面，简化了用户与ChatGPT的交互。该工具旨在为用户提供快速访问尖端人工智能技术的途径，仅需简单操作即可开启深入的AI对话。
stqdm - Streamlit应用进度条实现利器
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stqdm是一款为Streamlit应用设计的轻量级Python库，提供简洁的进度条功能。支持主界面和侧边栏显示，可自定义样式，并与pandas操作兼容。该库简化开发流程，适用于多个Python版本，安装简单，使用方便。stqdm为Streamlit应用带来更好的交互体验，是开发者提升应用性能的实用工具。
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。
forecast - R语言时间序列预测分析工具
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forecast是一个R语言包，用于单变量时间序列预测分析。它支持ETS、ARIMA、ARFIMA、STL和TBATS等多种预测模型，包括基于状态空间模型的指数平滑和自动ARIMA建模。该包提供可视化工具，便于展示和分析预测结果。forecast适用于不同水平的数据分析人员，提供多样化的时间序列预测工具。
AutoTS - 自动化时间序列预测工具
AutoTSGithubPython包开源项目数据分析时间序列预测自动机器学习
AutoTS是一个Python时间序列预测工具，专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色，支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测，通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集，提供横向和马赛克风格的集成方法，以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。
app-starter-kit - Streamlit 应用开发的便捷启动工具包
GitHubGithubStreamlit应用开发开发工具开源项目演示应用
Streamlit App Starter Kit 为开发者提供了一套简化 Streamlit 应用创建和部署的工具包。通过预配置环境和模板，开发者可以迅速启动项目并专注于应用逻辑。该工具包集成了 GitHub Codespaces 支持，有利于团队协作和远程开发。这个工具包适用于各层级的开发者，有助于高效构建数据应用。
CSV-AI - CSV文件的智能交互与分析工具
CSV-AIGithubLangChainOpenAIStreamlit开源项目数据分析
CSV-AI是一个由LangChain、OpenAI和Streamlit支持的应用程序，可以帮助解锁CSV文件中的隐藏信息。用户能便捷地浏览、总结和分析CSV文件。其主要功能包括数据交互、生成概要以及进行高级数据分析（如过滤、排序和数据可视化）。如有反馈或建议，请在GitHub仓库提交问题。
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