KnowledgeMiner (YX) para o Excel uma ferramenta de mineração de conhecimento que está usando dados armazenados no Microsoft Excel
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KnowledgeMiner (YX) para o Excel Descrição

Uma ferramenta de mineração de conhecimento que está usando dados armazenados no Microsoft Excel O KnowledgeMiner (Yx) para Excel é uma ferramenta de mineração de conhecimento que usa dados armazenados no Microsoft Excel para criar modelos preditivos e descritivos a partir desses dados de forma autônoma e fácil. O KnowledgeMiner (YX) para o Excel suporta grandes lançamentos do Microsoft Excel, 2004 e 2008. O motor de modelagem do KnowledgeMiner (YX) para Excel implementa tecnologias de modelagem exclusivas que são construídas sobre os princípios da auto-organização: Aprendizagem com dados barulhentos de um relacionamento desconhecido Entre a saída e a entrada de qualquer sistema dado de forma evolucionária de um modelo muito simples para um complexo ideal, que generaliza Well.KnowledGeminer (Yx) para o Excel implementa um mecanismo de modelagem completamente redesenhado e redesenvolvido chamado (YX). O KnowledgeMiner (YX) para Excel também é baseado nas tecnologias de modelagem encontrado no nosso software de KnowLedgeMiner 6.0 estabelecido, que foi usado com sucesso por nossos clientes por mais de 10 anos. É um software paralelo de 64 bits. Permite aproveitar ao máximo os Macs baseados em processamento e / ou multi-core. O knowledgeMiner (YX) para o Excel é capaz de dimensionar para o número de elementos de processamento detectados no tempo de execução. Requisitos: · Microsoft Excel Limitações: · Número máximo de camadas de rede: 5. · Horizonte máximo de previsão: 5. · Exportando modelos para o Excel: apenas modelos regressivos automáticos. · Escrever previsões para uma folha do Excel desativada. · Número máximo de amostras: 1000. · Comprimento máximo do padrão: 10. · Horizonte máximo de previsão: 5. O que há de novo nesta versão: · modelagem de bidimensional que escalam para conjuntos de dados de muito pequeno (<20) para um grande número de amostras (

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