Анализатор прогноза и сезонности

Строит прогноз по CSV или JSON временным рядам и показывает тренд, сезонность и остатки в одном отчете

Импортируйте CSV, JSON или табличные данные с колонкой времени и числовой колонкой. Инструмент подбирает одну из трех легких моделей, строит будущие периоды с доверительными интервалами и раскладывает ряд на тренд, сезонность и остаток.

Примечания к моделям:

  • ARIMA использует легкую аппроксимацию в стиле ARIMA(1,1,0)
  • Экспоненциальное сглаживание использует обновление уровня и тренда по Хольту
  • Линейный тренд строится по регрессии индекса с сезонной корректировкой

Как заполнять форму:

  • CSV или JSON ввод: вставьте таблицу или массив объектов
  • Файл данных: загрузите CSV, JSON, XLS или XLSX
  • Колонка времени / значения: укажите имена полей
  • Модель прогноза: выберите метод
  • Периоды прогноза: сколько будущих записей строить
  • Длина сезона: цикл для декомпозиции и сезонной корректировки
  • Уровень доверия: управляет шириной интервала
  • Формат экспорта: предпросмотр в JSON или CSV

Примеры результатов

1 Примеры

Спрогнозировать недельные продажи с сезонностью

Строит прогноз на 8 периодов вперед и проверяет стабильность недельного паттерна.

Time Series Forecast & Seasonality Report
Показать параметры ввода
{ "seriesInput": "timestamp,value\n2026-01-01,120\n2026-01-02,128\n2026-01-03,132\n2026-01-04,125\n2026-01-05,140\n2026-01-06,148\n2026-01-07,145\n2026-01-08,126\n2026-01-09,133\n2026-01-10,138", "timestampColumn": "timestamp", "valueColumn": "value", "model": "arima", "forecastPeriods": 8, "seasonLength": 7, "confidenceLevel": "0.95", "exportFormat": "json" }

Click to upload file or drag and drop file here

Maximum file size: 20MB Supported formats: text/csv, application/json, application/vnd.ms-excel, application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet, .csv, .json, .xls, .xlsx

Ключевые факты

Категория
Данные и таблицы
Типы входных данных
textarea, file, text, select, number
Тип результата
html
Покрытие примерами
4
API доступен
Yes

Обзор

Инструмент для анализа временных рядов и прогнозирования будущих значений на основе данных из CSV, JSON или Excel. Он автоматически раскладывает данные на тренд, сезонность и остатки, а также строит прогноз с доверительными интервалами, используя модели ARIMA, экспоненциальное сглаживание или линейный тренд.

Когда использовать

  • •Когда нужно быстро спрогнозировать продажи, трафик или другие метрики на несколько периодов вперед.
  • •Для выявления скрытых сезонных паттернов и общих трендов в исторических данных.
  • •При подготовке отчетов, требующих наглядной декомпозиции временного ряда без написания кода на Python или R.

Как это работает

  • •Загрузите файл (CSV, JSON, Excel) или вставьте данные в текстовое поле, указав названия колонок со временем и значениями.
  • •Выберите подходящую модель прогнозирования (ARIMA, экспоненциальное сглаживание или линейный тренд) и укажите длину сезона.
  • •Задайте количество периодов для прогноза и желаемый уровень доверительного интервала (от 80% до 99%).
  • •Получите готовый HTML-отчет с графиками декомпозиции и экспортируйте результаты прогноза в формате JSON или CSV.

Сценарии использования

Прогнозирование еженедельных розничных продаж с учетом внутринедельной сезонности.
Анализ ежемесячного веб-трафика для оценки долгосрочного роста (тренда) без учета сезонных всплесков.
Оценка будущей нагрузки на серверы на основе исторических логов с применением модели ARIMA.

Примеры

1. Прогноз недельных продаж с учетом сезонности

Маркетолог
Контекст
У магазина есть ежедневная статистика продаж за последние полгода. Заметно, что по выходным выручка всегда растет.
Проблема
Нужно спрогнозировать продажи на следующую неделю (8 дней) и отделить реальный рост от обычных скачков выходного дня.
Как использовать
Загрузить CSV-файл с продажами, указать колонки date и revenue, выбрать модель ARIMA, задать длину сезона 7 и 8 периодов прогноза.
Пример конфигурации
Модель: ARIMA, Периоды: 8, Длина сезона: 7, Уровень доверия: 95%
Результат
Построен прогноз на 8 дней вперед с доверительным интервалом 95%, а на графике четко выделен растущий тренд без учета еженедельных колебаний.

2. Анализ тренда посещаемости сайта

Веб-аналитик
Контекст
Трафик на сайте сильно зависит от времени года, из-за чего сложно понять, растет ли аудитория в долгосрочной перспективе.
Проблема
Очистить данные от сезонности и построить прогноз на 3 месяца вперед.
Как использовать
Вставить JSON-массив с ежемесячной статистикой, указать колонки month и visits, выбрать модель линейного тренда и длину сезона 12.
Пример конфигурации
Модель: Linear Trend, Периоды: 3, Длина сезона: 12, Формат экспорта: JSON
Результат
Получен график декомпозиции, показывающий чистый линейный тренд роста аудитории, и JSON-файл с прогнозом трафика на следующие 3 месяца.

Проверить на примерах

json, csv, xml
CSV Примеры
Примеры CSV-файлов с различными типами данных, размерами и уровнями сложности
preferred input family json,csv
json, csv
Примеры Python
Примеры кода Python и демонстрации Hello World
preferred input family json,csv
json, csv
XLSX образцы
XLSX-образцы для тестов парсинга листов и извлечения данных
preferred input family xls,xlsx
xls, xlsx
Примеры Коммуникации WebRTC в Реальном Времени
Комплексные примеры WebRTC для P2P аудио/видео коммуникации, каналов данных, обмена экраном и сервера сигнализации
title token time
json

Связанные хабы

Инструменты Json для Convert
Изучите 100 инструментов json для сценариев convert и быстро сравните близкие утилиты.
Инструменты Text для Convert
Изучите 80 инструментов text для сценариев convert и быстро сравните близкие утилиты.
Инструменты Csv для Convert
Изучите 38 инструментов csv для сценариев convert и быстро сравните близкие утилиты.
Инструменты Xml для Convert
Изучите 33 инструментов xml для сценариев convert и быстро сравните близкие утилиты.

FAQ

Какие форматы файлов поддерживаются?

Вы можете загрузить данные в форматах CSV, JSON, XLS и XLSX размером до 20 МБ.

Что такое длина сезона?

Это количество периодов, составляющих один полный цикл. Например, для ежедневных данных с недельной сезонностью укажите 7, а для месячных данных с годовой — 12.

Чем отличаются доступные модели?

ARIMA использует авторегрессионную аппроксимацию, экспоненциальное сглаживание обновляет уровень и тренд по методу Хольта, а линейный тренд строит регрессию с сезонной корректировкой.

Можно ли изменить ширину доверительного интервала?

Да, в настройках можно выбрать уровень доверия: 80%, 90%, 95% или 99%. Чем выше процент, тем шире будет коридор прогноза.

В каком виде я получу результаты?

Инструмент генерирует визуальный HTML-отчет с графиками, а сами прогнозные значения можно выгрузить в виде CSV или JSON.

Документация API

Конечная точка запроса

POST /ru/api/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer

Параметры запроса

Имя параметра Тип Обязательно Описание
seriesInput textarea Нет -
dataFile file (Требуется загрузка) Нет -
timestampColumn text Да -
valueColumn text Да -
model select Нет -
forecastPeriods number Нет -
seasonLength number Нет -
confidenceLevel select Нет -
exportFormat select Нет -

Параметры типа файл должны быть загружены сначала через POST /upload/time-series-forecast-seasonality-analyzer для получения filePath, затем filePath должен быть передан в соответствующее поле файла.

Формат ответа

{
  "result": "
Processed HTML content
",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}
HTML: HTML

Документация MCP

Добавьте этот инструмент к конфигурации сервера MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-time-series-forecast-seasonality-analyzer": {
      "name": "time-series-forecast-seasonality-analyzer",
      "description": "Строит прогноз по CSV или JSON временным рядам и показывает тренд, сезонность и остатки в одном отчете",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=time-series-forecast-seasonality-analyzer",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Вы можете объединять несколько инструментов, например: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, максимум 20 инструментов.

Поддерживает ссылки на файлы URL или кодирование Base64 для параметров файла.

Если вы столкнулись с проблемами, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected]