LLM-gestützte Zeitreihenanalyse | Auf dem Weg zur Datenwissenschaft

Daten bringt immer sein eigenes Set mit Rätsel. Jeder Datenwissenschaftler stößt irgendwann an die Wand, an der sich traditionelle Methoden als einschränkend anfühlen.

Aber was wäre, wenn Sie diese Grenzen überschreiten könnten, indem Sie erweiterte Prognosemodelle erstellen, optimieren und validieren, indem Sie nur das verwenden richtige Eingabeaufforderung?

Große Sprachmodelle (LLMs) verändern das Spiel für Zeitreihe Modellieren. Wenn Sie sie mit intelligentem, strukturiertem Immediate Engineering kombinieren, können Sie damit Ansätze erkunden, die die meisten Analysten noch nicht in Betracht gezogen haben.

Sie können Sie durchleiten ARIMA aufstellen, Prophet Tuning oder sogar Deep-Studying-Architekturen wie LSTMs und Transformatoren.

In diesem Leitfaden geht es darum erweiterte Eingabeaufforderung Techniken zur Modellentwicklung, -validierung und -interpretation. Am Ende erhalten Sie eine Reihe praktischer Eingabeaufforderungen, die Ihnen beim Erstellen, Vergleichen und Feinabstimmen von Modellen helfen Schneller und mit mehr Selbstvertrauen.

Hier ist alles verankert Forschung und ein Beispiel aus der Praxis, so dass Sie mit gebrauchsfertigen Werkzeugen nach Hause gehen.

Dies ist der zweite Artikel einer zweiteiligen Serie, die sich mit dem Wie beschäftigt schnelles Engineering kann Ihre Zeitreihenanalyse verbessern:

👉Alles Aufforderungen in diesem Artikel und im vorherigen Artikel sind unter verfügbar Ende dieses Artikels als Spickzettel 😉

In diesem Artikel:

1. Erweiterte Eingabeaufforderungen für die Modellentwicklung
2. Fordert zur Modellvalidierung und -interpretation auf
3. Beispiel für eine reale Implementierung
4. Greatest Practices und erweiterte Tipps
5. Schnelles Engineering Spickzettel!

1. Erweiterte Eingabeaufforderungen zur Modellentwicklung

Beginnen wir mit den Schwergewichten. Wie Sie vielleicht wissen, eignen sich ARIMA und Prophet immer noch hervorragend für strukturierte und interpretierbare Arbeitsabläufe, während LSTMs und Transformatoren sich durch komplexe, nichtlineare Dynamiken auszeichnen.

Das Beste daran? Mit den richtigen Eingabeaufforderungen sparen Sie viel Zeit, da die LLMs zu Ihrem persönlichen Assistenten werden, der jeden Schritt einrichten, abstimmen und überprüfen kann, ohne sich zu verlaufen.

1.1 Auswahl und Validierung des ARIMA-Modells

Bevor wir fortfahren, stellen wir sicher, dass die klassische Grundlinie solide ist. Verwenden Sie die Eingabeaufforderung unten, um die richtige ARIMA-Struktur zu identifizieren, Annahmen zu validieren und eine vertrauenswürdige Prognosepipeline festzulegen, mit der Sie alles andere vergleichen können.

Umfassende ARIMA-Modellierungsaufforderung:

"You might be an professional time collection modeler. Assist me construct and validate an ARIMA mannequin:

Dataset: (description)
Information: (pattern of time collection)

Section 1 - Mannequin Identification:
1. Check for stationarity (ADF, KPSS checks)
2. Apply differencing if wanted
3. Plot ACF/PACF to find out preliminary (p,d,q) parameters
4. Use data standards (AIC, BIC) for mannequin choice

Section 2 - Mannequin Estimation:
1. Match ARIMA(p,d,q) mannequin
2. Examine parameter significance
3. Validate mannequin assumptions:
   - Residual evaluation (white noise, normality)
   - Ljung-Field take a look at for autocorrelation
   - Jarque-Bera take a look at for normality

Section 3 - Forecasting & Analysis:
1. Generate forecasts with confidence intervals
2. Calculate forecast accuracy metrics (MAE, MAPE, RMSE)
3. Carry out walk-forward validation

Present full Python code with explanations."

1.2 Konfiguration des Prophetenmodells

Haben Sie bekannte Feiertage, klare saisonale Rhythmen oder Wendepunkte, mit denen Sie „anmutig umgehen“ möchten? Prophet ist dein Freund.

Die folgende Eingabeaufforderung umrahmt den Geschäftskontext, stimmt Saisonalitäten ab und erstellt ein kreuzvalidiertes Setup, damit Sie den Ergebnissen in der Produktion vertrauen können.

Eingabeaufforderung für die Einrichtung des Prophet-Modells:

"As a Fb Prophet professional, assist me configure and tune a Prophet mannequin:

Enterprise context: (specify area)
Information traits:
- Frequency: (every day/weekly/and so on.)
- Historic interval: (time vary)
- Recognized seasonalities: (every day/weekly/yearly)
- Vacation results: (related holidays)
- Pattern modifications: (identified changepoints)

Configuration duties:
1. Information preprocessing for Prophet format
2. Seasonality configuration:
   - Yearly, weekly, every day seasonality settings
   - Customized seasonal elements if wanted
3. Vacation modeling for (nation/area)
4. Changepoint detection and prior settings
5. Uncertainty interval configuration
6. Cross-validation setup for hyperparameter tuning

Pattern information: (present time collection)

Present Prophet mannequin code with parameter explanations and validation strategy."

1.3 Anleitung zu LSTM- und Deep-Studying-Modellen

Wenn Ihre Serie chaotisch, nichtlinear oder multivariat mit weitreichenden Interaktionen ist, ist es an der Zeit, ein höheres Niveau zu erreichen.

Verwenden Sie die LSTM-Eingabeaufforderung unten, um eine Finish-to-Finish-Deep-Studying-Pipeline zu erstellen, von der Vorverarbeitung bis hin zu Trainingstricks, die vom Proof-of-Idea bis zur Produktion skaliert werden können.

LSTM-Architekturdesign-Eingabeaufforderung:

"You're a deep studying professional specializing in time collection. Design an LSTM structure for my forecasting drawback:

Downside specs:
- Enter sequence size: (lookback window)
- Forecast horizon: (prediction steps)
- Options: (quantity and kinds)
- Dataset dimension: (coaching samples)
- Computational constraints: (if any)

Structure concerns:
1. Variety of LSTM layers and items per layer
2. Dropout and regularization methods
3. Enter/output shapes for multivariate collection
4. Activation capabilities and optimization
5. Loss perform choice
6. Early stopping and studying price scheduling

Present:
- TensorFlow/Keras implementation
- Information preprocessing pipeline
- Coaching loop with validation
- Analysis metrics calculation
- Hyperparameter tuning strategies"

2. Modellvalidierung und -interpretation

Sie wissen, dass großartige Modelle sowohl genau, zuverlässig als auch erklärbar sind.

Dieser Abschnitt hilft Ihnen, die Leistung im Laufe der Zeit einem Stresstest zu unterziehen und herauszufinden, was das Modell wirklich lernt. Beginnen Sie mit einer robusten Kreuzvalidierung und beschäftigen Sie sich dann mit der Diagnose, damit Sie der Geschichte hinter den Zahlen vertrauen können.

2.1 Zeitreihen-Kreuzvalidierung

Stroll-Ahead-Validierungsaufforderung:

"Design a strong validation technique for my time collection mannequin:

Mannequin sort: (ARIMA/Prophet/ML/Deep Studying)
Dataset: (dimension and time span)
Forecast horizon: (quick/medium/long run)
Enterprise necessities: (replace frequency, lead time wants)

Validation strategy:
1. Time collection cut up (no random shuffling)
2. Increasing window vs sliding window evaluation
3. A number of forecast origins testing
4. Seasonal validation concerns
5. Efficiency metrics choice:
   - Scale-dependent: MAE, MSE, RMSE
   - Proportion errors: MAPE, sMAPE  
   - Scaled errors: MASE
   - Distributional accuracy: CRPS

Present Python implementation for:
- Cross-validation splitters
- Metrics calculation capabilities
- Efficiency comparability throughout validation folds
- Statistical significance testing for mannequin comparability"

2.2 Modellinterpretation und Diagnose

Sind die Rückstände sauber? Sind die Intervalle kalibriert? Welche Funktionen sind wichtig? Die folgende Eingabeaufforderung bietet Ihnen einen umfassenden Diagnosepfad, damit Ihr Modell verantwortlich ist.

Umfassende Modelldiagnose-Eingabeaufforderung:

"Carry out thorough diagnostics for my time collection mannequin:

Mannequin: (specify sort and parameters)
Predictions: (forecast outcomes)
Residuals: (mannequin residuals)

Diagnostic checks:
1. Residual Evaluation:
   - Autocorrelation of residuals (Ljung-Field take a look at)
   - Normality checks (Shapiro-Wilk, Jarque-Bera)
   - Heteroscedasticity checks
   - Independence assumption validation

2. Mannequin Adequacy:
   - In-sample vs out-of-sample efficiency
   - Forecast bias evaluation
   - Prediction interval protection
   - Seasonal sample seize evaluation

3. Enterprise Validation:
   - Financial significance of forecasts
   - Directional accuracy
   - Peak/trough prediction functionality
   - Pattern change detection

4. Interpretability:
   - Characteristic significance (for ML fashions)
   - Part evaluation (for decomposition fashions)
   - Consideration weights (for transformer fashions)

Present diagnostic code and interpretation pointers."

3. Beispiel einer realen Implementierung

Wir haben additionally untersucht, wie Eingabeaufforderungen Ihren Modellierungsworkflow leiten können. Aber wie können Sie sie tatsächlich verwenden?

Ich zeige Ihnen jetzt ein schnelles und reproduzierbares Beispiel, das zeigt, wie Sie es tatsächlich können verwenden einer der Aufforderungen in deinem eigenes Notizbuch direkt nach dem Coaching eines Zeitreihenmodells.

Die Idee ist einfach: Wir werden eine der Eingabeaufforderungen aus diesem Artikel verwenden (die Stroll-Ahead-Validierungsaufforderung), senden Sie es an die OpenAI-APIund lass ein LLM geben Rückmeldung oder Codevorschläge direkt in Ihrem Analyse-Workflow.

Schritt 1: Erstellen Sie eine kleine Hilfsfunktion, um Eingabeaufforderungen an die API zu senden

Diese Funktion, ask_llm()verbindet sich mit OpenAI‘s Responses API mit Ihrem API-Schlüssel und sendet den Inhalt der Eingabeaufforderung.

Vergiss deine nichtOPENAI_API_KEY ! Sie sollten es in Ihren Umgebungsvariablen speichern, bevor Sie dies ausführen.

Danach können Sie alle Eingabeaufforderungen des Artikels löschen und Ratschläge oder sogar Code erhalten, der sofort ausgeführt werden kann.

# %pip -q set up openai  # Provided that you do not have already got the SDK

import os
from openai import OpenAI


def ask_llm(prompt_text, mannequin="gpt-4.1-mini"):
    """
    Sends a single-user-message immediate to the Responses API and returns textual content.
    Change 'mannequin' to any out there textual content mannequin in your account.
    """
    api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    if not api_key:
        print("Set OPENAI_API_KEY to allow LLM calls. Skipping.")
        return None

    shopper = OpenAI(api_key=api_key)
    resp = shopper.responses.create(
        mannequin=mannequin,
        enter=({"position": "consumer", "content material": prompt_text})
    )
    return getattr(resp, "output_text", None)

Nehmen wir an, Ihr Modell ist bereits trainiert, sodass Sie Ihr Setup in einfachem Englisch beschreiben und über die Eingabeaufforderungsvorlage senden können.

In diesem Fall verwenden wir die Stroll-Ahead-Validierungsaufforderung damit das LLM einen robusten Validierungsansatz und zugehörige Code-Ideen für Sie generiert.

walk_forward_prompt = f"""
Design a strong validation technique for my time collection mannequin:

Mannequin sort: ARIMA/Prophet/ML/Deep Studying (we used SARIMAX with exogenous regressors)
Dataset: Every day artificial retail gross sales; 730 rows from 2022-01-01 to 2024-12-31
Forecast horizon: 14 days
Enterprise necessities: short-term accuracy, weekly replace cadence

Validation strategy:
1. Time collection cut up (no random shuffling)
2. Increasing window vs sliding window evaluation
3. A number of forecast origins testing
4. Seasonal validation concerns
5. Efficiency metrics choice:
   - Scale-dependent: MAE, MSE, RMSE
   - Proportion errors: MAPE, sMAPE
   - Scaled errors: MASE
   - Distributional accuracy: CRPS

Present Python implementation for:
- Cross-validation splitters
- Metrics calculation capabilities
- Efficiency comparability throughout validation folds
- Statistical significance testing for mannequin comparability
"""

wf_advice = ask_llm(walk_forward_prompt)
print(wf_advice or "(LLM name skipped)")

Sobald Sie diese Zelle ausführen, wird die Antwort des LLM direkt in Ihrem Notizbuch angezeigt, normalerweise als Kurzanleitung oder Codeausschnitt, den Sie kopieren, anpassen und testen können.

Es ist einfach Arbeitsablaufaber überraschend leistungsstark: Anstatt den Kontext zwischen Dokumentation und Experimenten zu wechseln, übertragen Sie das Modell direkt in Ihr Pocket book.

Sie können dasselbe Muster mit jeder der Eingabeaufforderungen von zuvor wiederholen, z. B. tauschen Sie die aus Umfassende Modelldiagnose-Eingabeaufforderung damit das LLM Ihre Residuen interpretiert oder Verbesserungen für Ihre Prognose vorschlägt.

4. Greatest Practices und erweiterte Tipps

4.1 Strategien zur zeitnahen Optimierung

Iterative Verfeinerung der Eingabeaufforderung:

1. Beginnen Sie mit einfachen Eingabeaufforderungen und erhöhen Sie die Komplexität schrittweise. Versuchen Sie nicht, es zunächst perfekt zu machen.
2. Testen Sie verschiedene Aufforderungsstrukturen (Rollenspiele vs. direkte Anweisungen usw.)
3. Überprüfen Sie, wie effektiv die Eingabeaufforderungen mit verschiedenen Datensätzen sind
4. Nutzen Sie Few-Shot-Studying mit relevanten Beispielen
5. Fügen Sie immer Fachwissen und Geschäftskontext hinzu!

Bezüglich der Token-Effizienz (wenn die Kosten ein Downside darstellen):

• Versuchen Sie, ein Gleichgewicht zwischen der Vollständigkeit der Informationen und der Token-Nutzung zu wahren
• Verwenden Sie patchbasierte Ansätze, um die Eingabegröße zu reduzieren​
• Implementieren Sie Immediate-Caching für wiederholte Muster
• Berücksichtigen Sie mit Ihrem Workforce Kompromisse zwischen Genauigkeit und Rechenaufwand

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Referenzen

MingyuJ666/Time-Sequence-Forecasting-with-LLMs: (KDD Discover’24)Time Sequence Forecasting with LLMs: Modellfunktionen verstehen und verbessern

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kdd.org/exploration_files/p109-Time_Series_Forecasting_with_LLMs.pdf