快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框输入如下内容

   帮我开发一个时间序列预测系统，用于展示不同行业(电力/视频/新能源)的预测效果。系统交互细节：1.展示8类数据集的可视化图表 2.支持选择不同预测算法 3.显示预测精度对比。注意事项：需处理数据泄露问题，确保预测未来值而非历史验证。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

数据集详解与应用场景

1. GEFCom2014负荷数据
2. 来自国际概率负荷预测竞赛的基准数据
3. 包含小时级电力负荷记录，适合研究概率预测方法

4. 典型应用：电网调度、电力市场竞价策略优化

5. 爱奇艺用户留存数据

6. 包含用户画像、观影行为等多维特征
7. 7日留存分预测可优化内容推荐策略

8. 创新点：结合时间序列与用户行为分析

9. ETDataset变压器数据

10. 分钟级油温监测与6种负载参数
11. 特别适合研究多变量时间序列预测

12. 工业价值：预防变压器过热故障

13. 风电数据集特点

14. 包含30万条风速-功率对应记录
15. 关键特征：环境温湿度、气压等气象数据

16. 应用场景：风电场发电量预测

17. 光伏数据注意事项

18. 新疆数据集含辐照强度等专业指标
19. 需注意特征名前存在空格的数据清洗
20. 研究价值：光伏发电效率与环境因素关联

时间序列预测核心挑战

• 信息泄露问题 常见误区：使用未来数据预测"过去" 正确做法：严格划分训练/验证时间窗口

• 多周期特征处理 电力数据存在日内/周/季节周期 视频数据受节假日影响显著

• 评估指标选择 负荷预测常用MAE/RMSE 用户留存适合分类评估指标

平台实践建议

在InsCode(快马)平台上快速验证预测模型时：

1. 直接导入网盘数据集链接
2. 使用内置Jupyter环境进行EDA分析
3. 调用平台预置的LSTM/Prophet等算法
4. 实时对比不同模型可视化效果

实际测试发现，从数据加载到模型验证的全流程可以在10分钟内完成，特别适合快速验证不同行业数据的预测效果。平台自动生成的可交互图表，比静态可视化更利于发现数据规律。