# কিছু অতিরিক্ত টাইম সিরিজ ভিজুয়ালাইজ করুন ## নির্দেশাবলী আপনি টাইম সিরিজ পূর্বাভাস সম্পর্কে শিখতে শুরু করেছেন, যেখানে বিশেষ মডেলিং প্রয়োজন এমন ডেটার ধরন নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। আপনি ইতিমধ্যে শক্তি সম্পর্কিত কিছু ডেটা ভিজুয়ালাইজ করেছেন। এখন, টাইম সিরিজ পূর্বাভাস থেকে উপকৃত হতে পারে এমন অন্য কিছু ডেটা খুঁজে বের করুন। তিনটি উদাহরণ খুঁজুন (চেষ্টা করুন [Kaggle](https://kaggle.com) এবং [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) থেকে) এবং সেগুলো ভিজুয়ালাইজ করার জন্য একটি নোটবুক তৈরি করুন। নোটবুকে তাদের যেকোনো বিশেষ বৈশিষ্ট্য (যেমন ঋতুভিত্তিক প্যাটার্ন, আকস্মিক পরিবর্তন, বা অন্যান্য প্রবণতা) উল্লেখ করুন। ## মূল্যায়ন মানদণ্ড | মানদণ্ড | চমৎকার | পর্যাপ্ত | উন্নতির প্রয়োজন | | -------- | ------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- | | | তিনটি ডেটাসেট একটি নোটবুকে প্লট এবং ব্যাখ্যা করা হয়েছে | দুটি ডেটাসেট একটি নোটবুকে প্লট এবং ব্যাখ্যা করা হয়েছে | খুব কম ডেটাসেট প্লট বা ব্যাখ্যা করা হয়েছে, অথবা উপস্থাপিত ডেটা অপর্যাপ্ত | --- **অস্বীকৃতি**: এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।