Đóng vai Mô hình Siêu Nhà giao dịch để phân tích xu hướng cổ phiếu và đưa ra các quyết định cũng như chiến lược giao dịch chuyên nghiệp.
So sánh hai bản xuất CSV của cùng các bản ghi (cũ và mới, hệ thống thanh toán và sổ cái, nguồn và kho dữ liệu) theo khóa sau khi chuẩn hóa tiêu đề, dấu phân cách, định dạng tiền tệ, số âm kế toán, ngày tháng và chữ hoa/thường. Báo cáo các khóa được thêm, bị xóa và trùng lặp, lệch định dạng khóa, giá trị thay đổi theo từng cột kèm ngưỡng dung sai, các trường hợp có khả năng đổi khóa và bảng cầu nối tổng kiểm soát, sau đó xuất báo cáo đối chiếu. Bao gồm công cụ kiểm tra bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ --self-test.
Dự báo thời điểm các ổ đĩa và phân vùng (volume) sẽ đầy dựa trên các mẫu dữ liệu mức sử dụng (tệp CSV gồm dấu thời gian, phân vùng, dung lượng đã dùng và tổng dung lượng). Ước lượng tốc độ tăng trưởng tổng thể và trong tuần gần nhất, loại bỏ các bước nhảy đột biến một lần khỏi xu hướng, đồng thời đưa ra số ngày và ngày cụ thể chạm ngưỡng đầy 80, 90, 95 và 100% cùng mức dung lượng đề xuất để duy trì khoảng dự phòng 90 ngày. Cảnh báo các phân vùng sắp đầy, tốc độ tăng trưởng đang tăng tốc, các bước nhảy đột ngột, xu hướng nhiễu và dữ liệu quá mỏng. Bao gồm công cụ dự báo viết bằng thư viện chuẩn Python kèm tùy chọn --self-test.
