解析FCS（流式细胞术标准）文件v2.0-3.1版本。将事件提取为NumPy数组，读取元数据/通道，并转换为CSV/DataFrame格式，用于流式细胞术数据分析预处理。

适用于内存中数据集的高性能内存DataFrame库。当pandas速度过慢但数据仍可放入内存时使用。采用惰性求值、并行执行和Apache Arrow后端，最适合1-100GB的数据集、ETL管道，可作为pandas的更快替代方案。对于超过内存容量的数据，请使用dask或vaex。

使用 Google 的 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。无需训练自定义模型，即可对任何单变量时间序列（如销售、传感器、能源、生命体征、天气）进行预测。支持 CSV/DataFrame/数组输入，提供点预测和预测区间。包含预运行系统检查脚本，可在首次使用前验证内存和 GPU 状态。

使用此技能处理和分析超出可用内存的大型表格数据集（数十亿行）。Vaex 在外部存储 DataFrame 操作、惰性求值、快速聚合、大数据高效可视化以及大规模数据集的机器学习方面表现卓越。当用户需要处理大型 CSV/HDF5/Arrow/Parquet 文件、对海量数据集进行快速统计分析、创建大数据可视化图表，或构建无法完全装入内存的机器学习流水线时，适用于此场景。