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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
streamlit-geospatial - 地理空间多页面Web应用
GithubHerokuMyBinderStreamlitstreamlit-geospatial地理空间应用开源项目
这款多页面Web应用用于地理空间应用，支持部署到Streamlit Cloud、Heroku和MyBinder。项目提供详细的定制指南，包括如何在GitHub上复制代码仓库、修改侧边栏文本和图标，以及添加包含表情符号的新页面。展示了房地产数据和市场趋势的实时演示，有助于用户直观了解应用效果。
component-template - Streamlit自定义组件开发模板与实例
GithubPython APIStreamlit前端开发开源项目模板组件开发
component-template 项目提供Streamlit自定义组件开发模板和示例代码。支持多种Web技术构建前端，并提供Python API接口。项目包含快速启动指南、多个模板示例及与pandas、第三方库集成等用例，便于开发者构建Streamlit组件。此外，还包括社区贡献的模板，涵盖React、Vue、Svelte等框架。
tldrstory - 故事标题与内容的语义搜索与动态分类工具
AIFastAPIGithubStreamlittldrstorytxtai开源项目
tldrstory是一款适用于新闻标题和文章内容的语义搜索工具，支持通过零样本标签实现动态分类，并利用txtai索引进行文本相似度搜索。该工具包含可定制的Streamlit应用和FastAPI后端服务，方便用户审查和分析处理的数据。示例应用包括移动科技新闻和体育新闻。支持通过pip、PyPI或直接从GitHub安装，兼容Python 3.8+，并支持配置RSS和Reddit API等多种数据源，实现自定义数据源读取和内容索引，满足多种新闻和文章分类需求。
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
vanna-streamlit - 基于自然语言的智能SQL查询助手
GithubPythonStreamlitVanna.AI应用程序开源项目配置
Vanna-streamlit是一个开源的数据查询工具，集成了自然语言处理和SQL查询功能。该项目支持用户通过日常语言构建数据库查询，简化了数据分析流程。项目基于Streamlit构建界面，提供了直观的交互体验。Vanna-streamlit旨在提高数据访问效率，使不熟悉SQL语法的用户也能进行数据分析。该工具提供了灵活的配置选项，支持自定义Vanna设置，并可通过Streamlit secrets管理敏感信息。
chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具
AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练
Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列，并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异，提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon，用户可轻松进行模型集成和云端部署，提升预测性能和应用的灵活性。
gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包
GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习
GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库，专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架，包括PyTorch和MXNet，提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景，如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。
tspiral - 优化时间序列预测的Python工具包
GithubPython包scikit-learntspiral开源项目时间序列预测机器学习
tspiral是一个专注于时间序列预测的Python工具包，提供多种优化技术如递归预测、直接预测、堆叠预测和修正预测。它与scikit-learn兼容，支持全局和多变量时间序列预测，并提供简洁API。tspiral将复杂的时间序列问题转化为表格式监督回归任务，方便用户利用scikit-learn生态系统进行预测分析。
fable - R语言时间序列预测包 支持多种模型与可视化
ARIMA模型GithubR包fable开源项目指数平滑时间序列预测
fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。
Streamlit-Authenticator - Streamlit 应用的安全用户认证与访问管理模块
GithubStreamlit安全登录开源项目用户管理网络应用认证模块
Streamlit-Authenticator 是一个专为 Streamlit 应用设计的安全用户认证模块。该模块提供完整的用户管理功能，包括登录、密码重置、新用户注册、密码找回和用户名恢复。它采用 YAML 配置文件存储用户信息，实现密码哈希加密，并支持基于 cookie 的自动重新认证。开发者可以轻松集成此模块，实现有效的用户访问控制，从而增强应用的安全性。
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