قم بتنزيل GMDH Shell

أفضل حل تحليلات تنبؤية في عام 2021

ارفع دقة التنبؤ باستخدام برنامج التحليلات التنبؤية القوي

التحليلات والأساليب والتقنيات التنبؤية

لا يمكن الاستغناء عن التحليل التنبئي. من بين مئات تطبيقاتها إدارة المخاطر والبيع العابر وتحليل رضا العملاء والتحليل المالي والتأمين. برامج التحليلات التنبؤية شائعة أيضًا في صناعة الأدوية والرياضة والسفر والاتصالات وغيرها من المجالات.

يهدف التحليل التنبئي إلى بناء نموذج تنبؤي يعتمد على البيانات التاريخية ، بمعنى آخر ، للتنبؤ بالسلوك المستقبلي للكائنات استنادًا إلى كيفية تصرفها في الماضي. يدمج مصطلح "التحليل التنبئي" العديد من التخصصات والتقنيات ، وهي تحليل السلاسل الزمنية وبناء النماذج والتنبؤ والتنقيب في البيانات وغيرها.

يعد GMDH Shell أحد أقوى برامج التحليلات التنبؤية المتوفرة في السوق. يشتمل التطبيق على مجموعة من الأدوات والإمكانيات المطلوبة لبناء نموذج تنبؤي للجودة باستخدام طرق التقريب المختلفة (الشبكات الخطية ، متعددة الحدود ، الغاوسية ، الشبكات العصبية وما إلى ذلك). بفضل خوارزميات الرياضيات القوية التي يقوم عليها البرنامج ، يقدم GMDH Shell تحليلًا تنبئيًا عالي السرعة ودقيقًا للغاية لبيانات الإدخال المحددة.

يعتمد جوهر الرياضيات على خوارزمية فئة GMDH المعروفة منذ عام 1968. قام فريقنا بتحسينها وتعديلها بشكل كبير لجعل الخوارزمية الأساسية فعالة للغاية في الأنظمة متعددة المعالجات. في الواقع ، تحتوي الخوارزمية على العديد من الاختلافات عن المفهوم الأولي بحيث يمكن تسميتها علامة تجارية جديدة لسبب وجيه. على وجه الخصوص ، تنفذ الخوارزمية الإنشاء التدريجي للنماذج الرياضية باستخدام تقديرات تقريبية مختلفة حتى ينتج النموذج تنبؤًا جيدًا. وبخلاف ذلك ، يصبح النموذج معقدًا باستخدام أحد الأساليب المتعددة المتاحة ويتم تطبيق النموذج الناتج على البيانات التاريخية مرة أخرى. تتكرر العملية حتى يتم العثور على أفضل نموذج يصف البيانات التاريخية.

هذا النهج ليس أسرع بكثير من معظم خوارزميات التحليلات التنبؤية النموذجية فحسب ، بل إنه ينتج أيضًا تنبؤًا دقيقًا للغاية. بالإضافة إلى ذلك ، يعد برنامج GMDH Shell سهل الاستخدام للغاية بفضل واجهته البسيطة والشفافة.


قم بتنزيل GMDH Shell لعلوم البيانات على الفور!

أكثر من 100،000 شخص قاموا بالفعل بتنزيل GMDH Shell!

فوائد GMDH Shell لعلوم البيانات

  • يحدد هيكل النموذج تلقائيًا
  • Drevents overfitting ويعمل بشكل جيد مع مجموعات البيانات الصغيرة جدًا
  • سريع حتى مع 1000 متغير إدخال
  • يوفر أدوات التنبؤ والتصنيف والانحدار والتجميع في حزمة واحدة

الصفحات ذات الصلة: