CART® 資料挖掘分析軟體
- CART® 資料挖掘分析軟體
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類別研究分析軟體
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介紹CART® 是Salford Systems的旗艦數據挖掘軟件，該軟件是一款功能強大、易操作的決策樹，能自動篩選複雜的數據。從技術上講，CART建模引擎基於1984年由斯坦福大學和加州大學伯克利分校的四位世界知名統計學家引入的具有里程碑意義的數學理論。CART建模引擎是SPM的分類和回歸樹實現，是唯一體現原始專有代碼的決策樹軟件。
CART® Data Mining Analysis Software
data
Ultimate Classification Tree:
Salford Predictive Modeler's CART® modeling engine is the ultimate classification tree, revolutionizing the field of advanced analytics and ushering in the current era of data science.
Proprietary code:
Technically, the CART modeling engine is based on a landmark mathematical theory introduced in 1984 by four world-renowned statisticians from Stanford University and the University of California, Berkeley, The CART modeling engine is a classification and regression tree implementation of SPM and is the only decision tree software that embodies the original proprietary code.
Fast and versatile:
The CART modeling engine supports high-speed deployments, allowing Salford Predictive Modeler's models to be predicted and scored in real time at scale. Over the years, the CART modeling engine has become one of the most popular and easy-to-use predictive modeling algorithms available to analysts, and it is also used as the basis for many modern data mining methods based on bagging and augmentation.
系統需求
最少40 MB
RAM:
最少512 MB
CART® 資料挖掘分析軟體
終極分類樹：
Salford Predictive Modeler的CART®建模引擎是最終的分類樹，它徹底改變了高級分析領域，並開創了當前數據科學的時代。CART是現代數據挖掘中最重要的工具之一。
專有代碼：
從技術上講，CART建模引擎基於1984年由斯坦福大學和加州大學伯克利分校的四位世界知名統計學家引入的具有里程碑意義的數學理論。CART建模引擎是SPM的分類和回歸樹實現，是唯一體現原始專有代碼的決策樹軟件。
速度快，用途廣泛：
CART建模引擎的專利擴展專門用於增強市場研究和網絡分析的結果。CART建模引擎支持高速部署，允許Salford Predictive Modeler的模型大規模實時預測和評分。多年來，CART建模引擎已成為分析師可用的最流行且易於使用的預測建模算法之一，它也被用作許多基於裝袋和增強的現代數據挖掘方法的基礎。
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實驗計劃法軟體CAFE (Computer-Aided Formula Environment)為一套實驗設計軟體，可靠的模型驗證方式 ：傳統的DOE或田口方法不區分樣本內、樣本外實驗數據之作法，其誤差被嚴重低估。CAFE採用交叉驗證法，可以在不需要增加實驗數目下，達到區分樣本內、樣本外的效果，使誤差能被準確估計。
Pipe Flow Expert 管路流力分析軟體
Pipe Flow Expert是我們用於設計和分析複雜管網的首選軟件應用程序，其中必須平衡流量和壓力以解決系統問題。具有強大的計算引擎，可提供快速準確的結果。我們採用額外的普通長度來確保我們的軟件是最好的，我們會及時回復用戶查詢。我們不只是想滿足您的期望; 我們希望提供卓越的服務，我們會像對待自己一樣對待客戶。用於解決管道網絡中最多25個管道，其中必須平衡流量和壓力以找到穩態條件。
HB-Reg v4.2.2303 貝斯階層回歸軟體
什麼是分層貝斯階層回歸（HB-Reg）？在市場研究數據的分析中，有很多時候研究人員有受訪者，商店或其他實驗單位的樣本，並希望估計每個單位的單獨回歸係數。在過去幾年中，分層貝葉斯（HB）估計在市場營銷研究中發揮著越來越重要的作用。它可以在精度和有效性方面改進參數估計（例如β權重和效用）。我們的HB-Reg軟件用於基於回歸的問題，其中受訪者提供包含連續因變量的多個觀察（病例）。