2021 年最佳預測建模解決方案
使用強大的預測建模軟件提高預測準確性
預測建模追求的目標是建立一個合理的數學模型，該模型不僅可以描述某些過程或對象，而且還可以提供可靠的預測。預測建模在金融和營銷分析、商業預測、外彙和股票市場、需求預測等方面非常重要。
進行預測建模的一種可能方法是數據處理組方法，或簡稱為 GMDH。 GMDH Shell軟件應用了大大改進的GMDH方法進行預測建模。 GMDH方法的原理在程序中得到改進和實施。與 1960 年代開發的經典組數據處理方法不同，我們的專家開發的高級版本由於模型方法逐漸復雜化，運行速度更快，預測更準確。
給定歷史數據的近似從更簡單的模型開始，如果歷史值不適合指定閾值內的模型，則逐漸變得越來越複雜。如果某個模型給出了錯誤的預測，該程序會應用更複雜的近似程序——線性、多項式、高斯等——並根據先前收集的數據值測試每個新模型，直到找到給出最精確預測的模型。這種過程與有效的多線程計算相結合，在多核或多 CPU 系統上提供了特別高的性能。
例如，GMDH Shell 只需 37 秒即可基於 20 萬行數據集構建預測性高精度模型——這是競爭解決方案難以實現的結果。與許多面向數學的軟件不同，由於預定義的分析模板和用戶界面的整體透明度，GMDH Shell 非常易於使用。
總而言之，GMDH Shell 非常適合預測建模、時間序列分析、曲線擬合以及其他預測和歷史數據分析任務。內部強大的數學算法和清晰直觀的界面相結合，可以輕鬆構建準確的預測模型。
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GMDH Shell 對數據科學的好處
- 自動確定模型結構
- 防止過擬合，並且適用於非常小的數據集
- 即使有 1,000 個輸入變量也很快
- 在一個軟件包中提供預測、分類、回歸和聚類工具
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客戶感言
該軟件是我用過的最好的軟件。 除了其他算法之外，最令人印象深刻的是神經網絡和時間序列預測功能，以及可以輕鬆生成公式並將其導出到電子表格以進行定制。
您已經設法提高了神經型算法的準確性和速度。 回歸/分類和時間序列任務的優化引擎也非常簡潔。保持良好的工作！
幾個月以來，我一直在自學神經網絡。我買了一本關於這個主題的書，並使用了幾個開源軟件來學習。幸運的是，我在 Internet 上搜索到了您的軟件。 與其他人相比，它非常易於使用。 我覺得用你的軟件我會有優勢。
GMDH Shell 提供了大約最人性化的界面和其中之一 市場上最強大的面向最終用戶的時間序列分析軟件.
