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Data Analysis

时间序列预测与季节性分析

从 CSV 或 JSON 时间序列数据中预测未来数期，并在一份报告中查看趋势、季节项和残差分解

html· HTML 结果打开工具

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用三种语言从你的代码中调用此工具。

cURL
# 1) Request a presigned URL → returns { uploadUrl, storageKey }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/api/upload/presign/time-series-forecast-seasonality-analyzer' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"filename":"dataFile.ext","contentType":"application/octet-stream","size":12345}'

# 2) PUT the file bytes directly to the presigned uploadUrl
curl -X PUT '<presigned uploadUrl>' \
  --data-binary @/path/to/file.ext

# 3) Call the tool, passing the returned storageKey for each file field
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer' \
  -F 'seriesInput=timestamp,value
2026-01-01,120
2026-01-02,128
2026-01-03,132
2026-01-04,125
2026-01-05,140
2026-01-06,148
2026-01-07,145
2026-01-08,126
2026-01-09,133
2026-01-10,138' \
  -F 'dataFile=uploads/2026/01/01/your-tool-1700000000000-abc123.ext' \
  -F 'timestampColumn=timestamp' \
  -F 'valueColumn=value' \
  -F 'model=arima' \
  -F 'forecastPeriods=8' \
  -F 'seasonLength=7' \
  -F 'confidenceLevel=0.95' \
  -F 'exportFormat=json'

© 2026 Elysia Tools. 开发者文档。

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API 参考

以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。

请求端点

HTTP
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer

请求参数

参数名类型必填说明
seriesInputtextarea否—
dataFilefile需先上传否—
timestampColumntext是—
valueColumntext是—
modelselect否—
forecastPeriodsnumber否—
seasonLengthnumber否—
confidenceLevelselect否—
exportFormatselect否—
文件类型参数需先通过 POST /upload/time-series-forecast-seasonality-analyzer 上传，再将返回的 filePath 传入对应的文件字段。

响应格式

HTML 结果

JSON
{
  "result": "<div>Processed HTML content</div>",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

MCP 集成

将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。

服务配置

将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-time-series-forecast-seasonality-analyzer": {
      "name": "time-series-forecast-seasonality-analyzer",
      "description": "从 CSV 或 JSON 时间序列数据中预测未来数期，并在一份报告中查看趋势、季节项和残差分解",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=time-series-forecast-seasonality-analyzer",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

列出可用工具

连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：

tools/list
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

调用此工具

通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：

tools/call
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "time-series-forecast-seasonality-analyzer",
    "arguments": {
  "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",
  "dataFile": "https://example.com/file.ext",
  "timestampColumn": "timestamp",
  "valueColumn": "value",
  "model": "arima",
  "forecastPeriods": 8,
  "seasonLength": 7,
  "confidenceLevel": "0.95",
  "exportFormat": "json"
}
  }
}
可用逗号分隔的 toolId 在一个会话中串联多个工具，例如 /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp（最多 20 个）。
文件参数仅支持公开的文件链接 URL（https://…）。不支持本地路径、data: URI 和 Base64 字符串。

有问题或反馈？请联系 [email protected]

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