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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "d1781b0b92568ea1d119d0a198b576b4",
"translation_date": "2025-08-29T20:47:58+00:00",
"source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md",
"language_code": "mo"
}
-->
# 視覺化更多時間序列
## 說明
你已經開始學習時間序列預測，並了解需要這種特殊建模的數據類型。你已經視覺化了一些與能源相關的數據。現在，請尋找其他適合時間序列預測的數據。找到三個例子（可以嘗試使用 [Kaggle ](https://kaggle.com ) 和 [Azure Open Datasets ](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott )），並建立一個筆記本來視覺化它們。在筆記本中記錄它們的任何特殊特徵（例如季節性、突變或其他趨勢）。
## 評分標準
| 評分標準 | 優秀 | 合格 | 需要改進 |
| -------- | ------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
| | 在筆記本中繪製並解釋了三個數據集 | 在筆記本中繪製並解釋了兩個數據集 | 在筆記本中繪製或解釋的數據集較少，或者所呈現的數據不足 |
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** 免責聲明**：
本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
