Knowledgemer (YX) für Excel ein Knowledge-Mining-Tool, das Daten verwendet, die in Microsoft Excel gespeichert sind
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Knowledgemer (YX) für Excel Ranking & Zusammenfassung

Knowledgemer (YX) für Excel Stichworte

Datenbank Microsoft Datenbank organisieren Datenbankmanager aufheben Zugriff auf Excel-Datenbank.

Knowledgemer (YX) für Excel Beschreibung

Ein Knowledge-Mining-Tool, das Daten verwendet, die in Microsoft Excel gespeichert sind Knowledgemer (YX) für Excel ist ein Knowledge-Mining-Tool, das Daten verwenden, die in Microsoft Excel gespeichert sind, um prädiktive und beschreibende Modelle von diesen Daten autonom und einfach zu bauen. Knowledgemer (YX) für Excel unterstützt sowohl wichtige Releases von Microsoft Excel, 2004 und 2008. Die Modellierungsmaschine von Knowledgemer (YX) für Excel implementiert einzigartige Modellierungstechnologien, die auf den Prinzipien der Selbstorganisation errichtet werden: Lernen von lauten Daten eine unbekannte Beziehung zwischen Ausgabe und Eingabe eines bestimmten Systems auf evolutionärer Weg von einem sehr einfachen Modell zu einem optimalen Komplex, der Brunnen-Knowledgemer (YX) für Excel verallgemeinert, implementiert eine vollständig neu gestaltete und neu entwickelte Modellierungsmaschine (YX). Knowledgemer (YX) für Excel basiert auf den Modellierungstechnologien, die auch in unserer etablierten Wissens-Knowledgem-Software gefunden wurden, die unsere Kunden seit über 10 Jahren erfolgreich genutzt wurde. Es ist 64-Bit-Parallel-Software. Es ermöglicht den vollständigen Vorteil von Multi-Prozessor- und / oder Multi-Core-Macs. Knowledgemer (YX) für Excel kann auf die Anzahl der zur Laufzeit erfassten Verarbeitungselemente skalieren. Anforderungen: · Microsoft Excel Einschränkungen: · Maximale Anzahl von Netzwerkschichten: 5. · Maximaler Prognosehorizont: 5. · Exportieren von Modellen in Excel: Nur Auto-Regressive Modelle. · Schreibvorhersagen auf ein Excel-Blatt deaktiviert. · Maximale Anzahl von Proben: 1000. · Maximale Musterlänge: 10. · Maximaler Prognosehorizont: 5. Was ist neu in dieser Version: · hochdimensionale Modellierung, die auf Datensätze von sehr kleinen (<20) auf eine große Anzahl von Proben skaliert (

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