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对数据进行分析和预测之前一般都是需要进行模型的建立的，当然了，这个过程听起来是非常的高大上的，而且对数学不怎么了解的朋友，可能听到这个东西都会是一头雾水。这个没有必要，我们亲自去做，因为有这种聚宝盆软件可以帮我们去做这个工作。当然也有一些朋友对这个软件里面的建模这个过程比较感兴趣，希望能够了解这个软件，在进行建模的时候所常用到的一些理论，那么今天就来给大家介绍一下这个软件在进行建模分析的时候，倡导的一些建模的方式。
实际上这个软件是一个非常成熟的软件了，而且里面的建模的方式可以说是非常的多，比如有一种建模的方式叫做方程建模的方式，那么这种方式的话在聚宝盆软件里面已经成为了一种很基础的建模的方式，所有的方程建模的方式其实大家很容易理解，大家都上过学学习过数学方程，这种方程可能是微分方程，也可能是线性的方程，当然还有可能是非线性方程是非线性的方程，不管是什么类型的方程，其实这个软件都是可以进行建模的，建模之后那么利用这个方程来求解，最后就可以得到一个数字，而这个数字就是我们所要选择的数字。
除了方程建模之外，这个聚宝盆软件里面还用到了一种建模的方式叫做统计建模的方式。这种建立数学模型的方式是用的比较多的原因，就在于统计学的方式恰好就很好的，能够对数字项目里面的海量的数据进行统计和分析，那么分析完毕了之后，就可以通过回归分析方式建模，或者通过时间序列方式进行建模，有可能通过假设验证的方式来进行模型的建立。这种方式建立起来的模型在统计学上更具有现实意义，而且利用到了概率方面的一些技术，所以使得这个方法最终分析出来的结果精准度极高。
除了上面的这种方式可以用来建立模型进行预测之外，还有一种方式也是很常见的，就是通过概率论的一些知识来建立数学模型，因为很多人都觉得数字项目产生的这些数字都具有一定的不确定性，或者是具有一定的随机性。恰恰这个就符合概率方面的一些特征，所以就利用概率论来进行模型建立，而具体的模型又比较多了，比方说有蒙特卡洛方法来进行概率建模，也可能有随机模拟的方式，另外还有可能有马尔可夫链的方式来建立概率模型。
接下来还有一种比较高端的方法叫做图论建模的方法。聚宝盆这种方法用来建立模型的好处就在于它完全的打破了一些二维的模式，因为我们知道当数据量比较大的时候，有些数据之间相互之间的联系可能不在二维这个维度之上，它可能是一种空间维度的联系，利用图论的方式来建模的话，它就可以应对一些更加复杂的规律变化情况。同时这种建模方式所建立起来的数学模型涵盖的数据量更广，那么使用它的影响因子会更多，所以最终得出的这个结果往往十分的准确。
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