2021年最佳预测建模解决方案
利用强大的预测建模软件提高预测精度
预测模型追求的目标是建立一个可信的数学模型，不仅能描述某些过程或对象，而且能给出可靠的预测。预测模型在金融和营销分析、商业预测、外汇和股票市场、需求预测等方面都很重要。
进行预测建模的可能方法之一是数据处理的分组方法，简称GMDH。而GMDH Shell软件将大大改进的GMDH方法应用于预测建模。在程序中对GMDH法的原理进行了改进和实现。与20世纪60年代开发的经典数据处理组法不同，我们的专家开发的高级版本由于采用了逐渐复杂化的模型方法，运行速度更快，预测更准确。
对给定历史数据的逼近从较简单的模型开始，如果历史值在指定的阈值内不适合模型，则逐渐变得越来越复杂。如果某个模型给出了不好的预测，程序就会应用更复杂的逼近程序--线性、多项式、高斯等--并根据之前收集到的数据值测试每个新模型，直到找到最精确的预测模型。这种过程与有效的多线程计算相结合，在多核或多CPU系统上提供了特别高的性能。
例如，GMDH Shell仅用37秒就能基于20万行数据集建立一个预测性的高精度模型--这一结果在同类解决方案中很难实现。与许多数学导向的软件不同，GMDH Shell使用起来非常方便，这要归功于预定义的分析模板和用户界面的整体透明度。
总而言之，GMDH Shell非常适合预测建模、时间序列分析、曲线拟合等预测和历史数据分析任务。内部强大的数学算法和清晰直观的界面相结合，可以让你不费吹灰之力就能建立一个准确的预测模型。
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GMDH Shell在数据科学领域的优势。
- 自动确定模型结构
- Drevents 过拟合，并能很好地处理非常小的数据集。
- 即使是1000个输入变量，速度也很快。
- 在一个软件包中提供预测、分类、回归和聚类工具。
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我们的客户
客户评价
该软件是我用过的最好的软件。 除了其他算法外，最令人印象深刻的是，尤其是神经网和时间序列预测能力，以及可以轻松生成公式并导出到电子表格进行定制。
你已经成功地提高了神经型算法的准确性和速度。 回归/分类和时间序列任务的优化引擎也非常整洁。继续努力吧
我自学神经网络已经有几个月了。我买了一本这方面的书，用了几个开源软件来学习。运气好在网上搜索，我看到了你们的软件。 与其他的产品相比，使用起来极为方便。 我觉得用你们的软件我会有优势。
GMDH Shell提供了最友好的界面，也是最容易上手的软件之一。 市场上最强大的面向终端用户的时间序列分析软件。.
