處理時序數據通常涉及到時間序列分析、預測和建模等任務。以下是一些Sora處理時序數據的常見方法：
使用時間序列分析技術，例如自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）和自回歸移動平均模型（ARIMA）等，來分析數據中的趨勢和周期性。
使用深度學習模型，如循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM），來處理具有時間依賴性的數據，例如股票價格預測、天氣預測等任務。
使用時間序列特征工程技術，如滑動窗口、時間滯后特征和季節性分解等，來提取數據中的有用信息，以便建立更好的預測模型。
使用時間序列數據可視化工具，如時間序列圖和熱力圖等，來對數據進行可視化分析，以便更好地理解數據的特征和模式。
總的來說，Sora可以通過結合不同的方法和技術，來處理時序數據，從而實現更好的數據分析和預測效果。
