Awesome-TimeSeries-LLM-FM 是一个面向时间序列任务的大型语言模型(LLM)应用的资源列表，旨在促进时间序列分析的统一模型发展。该项目汇集了多种时间序列分析相关的模型、工具和资源，支持跨领域的时间序列数据分析和处理，并提供丰富的学术和实践资源，为研究、开发和教学提供全面的支持。
该项目是一个关于大型语言模型和基础模型在时态数据（时间序列、时空和事件数据）以及AIOps领域应用的资源列表。它提供了全面的资源，包括论文、代码、数据集等，系统地总结了该领域的最新进展，为研究者和开发者提供了可靠的参考。
seasonal 是一个用于稳健估计时间序列中趋势和周期性的工具。它能够有效处理异常值和噪声，提供准确可靠的分析结果。适用于多种领域，如金融、气象和生物学等，帮助用户识别数据中的长期趋势和周期性模式。
这是一个专业整理的时间序列自监督学习（SSL4TS）资源列表，涵盖了相关论文、代码、数据集等。该项目旨在为研究者和开发者提供全面的资源支持，帮助他们深入了解和应用自监督学习技术在时间序列数据上的最新进展。
Amazon Forecast是一个前沿的预测服务，利用机器学习技术为各种商业应用提供高度准确的预测。该工具旨在利用亚马逊网站的预测技术，使各类企业能够获得未来趋势、需求和结果的预测，从而增强各行业的决策过程。
pmdarima是一个统计库，旨在填补Python在时间序列分析中的空白，提供与R的auto.arima函数等效的功能。
sktime 是 Python 中用于时间序列分析的库。它为多个时间序列学习任务提供了一个统一的界面，包括时间序列分类、回归、聚类、注释和预测。
该模型探讨了使用大型生成预训练变换器处理时间序列数据的可能性，旨在提升时间序列分析和预测的准确性。
无需训练即可进行时间序列预测，就像给时间序列数据拍个“快照”，就能预知未来趋势，节省大量时间和精力
LLM4TS是一个整合了大量时间序列相关论文和代码的大型语言模型和基础模型平台，旨在为研究人员和开发者提供便利的工具和资源，以便于进行时间序列数据的处理与分析。该项目不仅提供了应用示例，还支持多种时间序列分析任务，简化了用户的操作流程。
Plus AI每周Google Analytics报告自动化工具，帮助用户节省时间，避免重复的图表复制和幻灯片格式化，允许用户将更多精力投入到数据分析和故事讲述中。
The Predictor 是一个精简的工具包，专为构建监督学习模型而设计。它包含数据预处理、模型训练、评估和生成预测的专用模块，简化了预测分析解决方案的开发。
Vizly是一款AI驱动的数据分析工具，旨在快速生成可操作的洞察，帮助用户从数据中提取价值。它支持用普通语言查询数据，灵活使用各种数据源，并能自动生成洞察，确保数据的安全性和隐私。
项目旨在提供深度学习在多变量时间序列填充方面的综述论文相关代码和配置，以及相关工具包和必读论文等
