時系列のデータを入力して、その後の変化をすばやく予測します。フォーム入力、またはCSV・TSV・Excel(.xlsx)ファイルをアップロードするだけで、簡単に予測できます。
サンプル1
気温データによる予測
サンプル2
wikipedia -「人工知能」ページの日別PV数の予測
サンプル3
東京都のほうれんそうの卸売価格の予測
飽和性データ
線形増加データ
曜日の影響を受ける
祝日の影響を受ける
季節の影響を受ける
予測する点の数 :
自動設定
手動設定 上限値 :
グラフタイトル :
横軸ラベル :
縦軸ラベル :
季節による影響の強さ(0.0 ~ 100.0) :
休日による影響の強さ(0.0 ~ 100.0) :
日本の全ての祝日の影響を受ける
入力データに影響する可能性のある日を手動で以下のフォームに入力できます。改行区切りで '2017-05-03' のように入力してください。
2017-01-01 2017-01-02 2017-01-09 2017-02-11 2017-03-20 2017-04-29 2017-05-03 2017-05-04 2017-05-05 2017-07-17 2017-08-11 2017-09-18 2017-09-23 2017-10-09 2017-11-03 2017-11-23 2017-12-23
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