La mejor solución de modelado predictivo en 2021
Aumentar la precisión de los pronósticos con un potente software de modelización predictiva
El modelado predictivo persigue el objetivo de construir un modelo matemático plausible que no sólo describa cierto proceso u objeto, sino que también dé una predicción fiable. El modelado predictivo es importante en el análisis financiero y de mercado, en la previsión de negocios, en el mercado de divisas y de valores, en la predicción de la demanda y así sucesivamente.
Uno de los posibles métodos para llevar a cabo un modelo predictivo es el método grupal de manejo de datos, o en breve el GMDH. Y el software de GMDH Shell aplica el método GMDH mejorado para el modelado predictivo. Los principios del método GMDH fueron mejorados e implementados en el programa. A diferencia del clásico método de grupo de manejo de datos desarrollado en los años 60, la versión avanzada desarrollada por nuestros especialistas opera más rápido y da una predicción más precisa gracias a un enfoque de modelos gradualmente más complicado.
La aproximación de los datos históricos dados comienza con modelos más simples y se complica gradualmente si los valores históricos no se ajustan al modelo dentro del umbral especificado. Si un determinado modelo da una mala predicción, el programa aplica procedimientos de aproximación más complejos - lineal, polinomial, gaussiano, etc. - y prueba cada nuevo modelo contra los valores de los datos recogidos previamente hasta que se encuentra el modelo que da la predicción más precisa. Ese proceso, junto con un eficaz cálculo de multihilo, proporciona un rendimiento especialmente alto en sistemas de múltiples núcleos o multiCPU.
Por ejemplo, GMDH Shell construye un modelo predictivo de alta precisión basado en un conjunto de datos de 200k filas en sólo 37 segundos, un resultado difícilmente alcanzable con las soluciones de la competencia. Y a diferencia de muchos programas orientados a las matemáticas, GMDH Shell es deliciosamente fácil de usar gracias a las plantillas de análisis predefinidas y a la transparencia general de la interfaz de usuario.
En definitiva, GMDH Shell es perfecto para el modelado predictivo, el análisis de series temporales, el ajuste de curvas y otras tareas de previsión y análisis de datos históricos. La combinación de un potente algoritmo matemático en su interior y una clara interfaz intuitiva permite construir un modelo predictivo preciso con poco esfuerzo.
Descargue GMDH Shell for Data Science Instantáneamente!
Más de 100.000 personas ya han descargado GMDH Shell!
Beneficios de GMDH Shell para la ciencia de los datos
- Determina la estructura del modelo automáticamente
- Evita el sobreajuste y funciona bien con conjuntos de datos muy pequeños
- Es rápido incluso con 1.000 variables de entrada
- Proporciona herramientas de predicción, clasificación, regresión y agrupación en un solo paquete
Páginas relacionadas:
Nuestros clientes
La sede mundial
| GMDH Inc. |
| 55 Broadway, piso 28 |
| Nueva York, NY 10006, EE. UU. |
contáctenos
| +1 (332) 239-7864 (Internacional) |
Testimonios de clientes
El software es el mejor que he usado nunca. Lo que más impresiona, además de los otros algoritmos, es especialmente la capacidad de previsión de la red neuronal y de las series temporales y la facilidad con que las fórmulas pueden generarse y exportarse a una hoja de cálculo para su personalización.
Ha logrado mejorar tanto la precisión como la velocidad del algoritmo de tipo neural. El motor de optimización para las tareas de regresión/clasificación y de series de tiempo también fue muy pulcro. ¡Sigue trabajando bien!
He estado enseñándome a mí mismo las redes neuronales desde hace unos meses por mi cuenta. Compré un libro sobre el tema y usé un par de programas de código abierto para aprender. Por buena suerte al buscar en Internet me encontré con su software. Era extremadamente fácil de usar en comparación con los otros. Siento que con su software tendría una ventaja.
GMDH Shell proporciona la interfaz más fácil de usar y una de las el software de análisis de series temporales orientado al usuario final más potente del mercado.
