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ChaosHunter ®是一個獨立的軟體工具，旨在產生可讀的公式，您的數字數據模型的應用如下： ● 對金融市場生產買入/賣出信號 ● 預測未來價值的時間序列，包括市場價格 ● 建立科學數據模型 ● 建立企業財務或銷售數據模型 ● 預測實驗的結果等等 ChaosHunter要求您從電子表格或數據源輸入歷史文本文件或樣本數據。然後您需要選擇算術類別和您想使用的ChaosHunter的其他數學函數，之後它會產生的數值公式，讓您可以閱讀、理解、利用，甚至對外出售。ChaosHunter可用功能還包括神經網絡和混沌函數。 由ChaosHunter公式所產生的買入/賣出信號，可以被轉移到許多流行的交易平台，它使您能夠將您的模型與貿易數字的經紀公司。我們現在可以利用已經開發完成的界面，配合以下的平台就能讓您更輕鬆轉換ChaosHunter模型： ● NeuroShell® Trader Professional ● NeuroShell® DayTrader Professional ● Interactive Brokers Trader Workstation ● TradeStation® ● NinjaTrader® ● MetaTrader 4 ● Wealth-Lab Pro® ● eSignal® ● Microsoft® Excel Science and Trade Modeling The ChaosHunter works by evolving formulas from basic building blocks - "atomic" functions like add, subtract, multiply, divide, sine, cosine, square root, etc. The user selects which of these functions will be in the pool of available functions, and the ChaosHunter evolves combinations that continually get better at solving the problem. Solving the problem can mean predicting or classifying a time series for business and science users (primarily), or it can mean generating buy/sell signals for trading. Since the formulas that get generated are usually not esoteric like neural network formulas, you can show them to your boss, modify them, and insert them into other programs. The ChaosHunter's atomic function set contains simple polynomials (e.g. a2 + b2), neurons, boolean functions (AND, OR, NOT), and many more. The neuron functions (if chosen) can combine to form unique neural net structures. For our science and business users, you get models that have readable, understandable formulas to model the data. If the data is time series, it builds recurrent formulas necessary for most definitions of chaotic functions. Although it mostly predicts, you can classify as well if there are two classes, one of which can be described by positive numbers and the other by negative numbers. The trading models it builds can be used standalone or in conjunction with NeuroShell Trader Professional or DayTrader Professional, and they are capable of investigating chaotic time series. Traders can also fire the trading models the ChaosHunter makes from any number of trading products that you may have purchased before you found out how good NeuroShell Trader Professional is. The reason is that ChaosHunter makes formulas that can most likely be inserted into many of these systems. So you build the model (formula) based on text files exported from NeuroShell Trader or these other systems, then use the model in real time somewhere else. Of course, we have a much easier way to insert the models into NeuroShell...

Data Mining with Cubist Cubist 資料採礦軟體工具 資料探勘（Data mining）是指從組織的資料庫中萃取資料的過程，這些資料通常被用來洞察該組織的營運模式和預設未發生之結果，以支援使用者做決策。 Cubist是 RuleQuest Research 公司開發的建立預測模型的工具。其內建的規則算法可幫助建立預測模型的輸出值，並與See5/C5.0產品互補。例如，See5/C5.0可能依據其百分比將數據分類為“高”、“中等”或“低”，而Cubist將會是輸出一個數字，如“7.3”。 Cubist是一個功能強大的工具，Cubist模型比那些一般的技術，如多元線性回歸得可以到更好的結果，同時也比神經網絡分析更容易理解。  

DTREG 是一款完美的建模工具，適用於商業建模或建立多種醫學資料模型，例如性別、人種、婚姻狀況等! 從一組數據值中提取有用信息的過程被稱為「數據挖掘」（data mining）。這些數據可以用來創建模型並做出預測。目前的技術已經發展出許多預測模型，而如何選擇和應用最好的模型則是一種藝術。 DTREG實現強大的已開發預測建模方法。你可以使用決策樹模型、支援向量機(Support Vector Machine, SVM)、基因表示規劃法(Gene Expression Programming)、符號回歸(Symbolic Regression)，K-means 分群法（k-means clustering）、判別分析法（discriminant analysis）、線性回歸(Linear Regression models)和(Logistic Regression models)。DTREG也可以進行時間序列分析和預測。 Classification and Regression Trees. DTREG can build Classification Trees where the target variable being predicted is categorical and Regression Trees where the target variable is continuous like income or sales volume. DTREG 提供多種強大的預測建模 Multilayer Perceptron Neural Networks Probabilistic Neural Networks General Regression Neural Networks RBF Neural Networks GMDH Polynomial Neural Networks Cascade Correlation Neural Networks Support Vector Machine (SVM) Gene Expression Programming - Symbolic Regression Decision Trees TreeBoost — Boosted Decision Trees Decision Tree Forests K-Means Clustering Linear Discriminant Analysis (LDA) Linear Regression Logistic Regression

Expert Choice 是進階決策支援服務的領導軟體，從IT投資組合管理、新產品開發、重要決策計劃到為供應商提供選擇，Expert Choice可以幫助您的公司作更好的決策和改善您的營收。  Expert Choice 解決方案的重心是有強大的團隊決策支援軟體應用。基於層級分析法(Analytical Hierarchy Process，簡稱AHP) 和從數千顧客超過20年的投入，有超過60餘個國家、15000的用戶使用Expert Choice，幫助您和您的公司實現領導決策支援應用。 多層級分析法是非常有利且靈活的決策法，它幫助決策者對事件做層級分析進而做出在某一觀點下最好的決策。藉著一對一的比較，減少複雜的決策過程並綜合其結果。AHP不只幫助我們做出最好的決策而且提供清楚的理由去說明為何選擇的理由。AHP是發展了超過20年的決策理論，他反映出人是如何做決策。目前是非常受重視且應用廣泛的決策理論。 決策者藉由AHP把到完成目標前可以選擇的每一動作以較簡單的準則取代。由簡單的兩兩比較方式完成每一選擇的優先順序。決策的問題可包含社會、政治、經濟等層面。AHP幫助人以直覺、理性或非理性處理有不確定因素的複雜問題。它通常用來處理預測收入、項目或未來的計畫、團體決策、決策系統的活動控制、資源、成本或收益比較、評估員工等方面。 Expert Choice 是建構在AHP理論上的軟體，它容易操作的圖形化介面讓任何人皆易於上手。因為判斷的層次標準都表現在軟體的hierarchical structure上，決策者可融合企業本身的層次並做出重要的判斷。在 Expert Choice決策過程結束之後，決策者可藉由容易瞭解的結果明白決策是如何產生的。

即時的效率分析  使用 Frontier Analyst 可以增加生產效能的獲利，它提供您了解如何管理您的營業單位和改進效能，Frontier Analyst 使用一種被稱為 “資料包絡分析” (Data Envelopment Analysis, DEA) 的方法，有時被稱為比較性能的評價或同儕本位分析(peer based analysis)，去分析有相似功能商業單位的相對性能，而非只是單純的財物標準分析。 Frontier Analyst 現今運用在很多營業機構裡，範圍從小型企業到跨國際企業，包含零售商、總經銷商、銀行、公家機關和醫療診所等等以商業為基礎的企業。工作效率評分表合適項目的分數和規模效益才會展現出來。但這只是一個開端，簡單的點選按鈕，你可以展現出更多有用且易於解釋的應用。你可以不同的方式解決評分表，並用不同分段的數據。下一個展現的分佈圖顯示效率範圍。

GeneXproTools 是一款靈活的預測建模工具，其設計有功能查找、logistic回歸、分類、時間序列預測和邏輯合成等功能。GeneXproTools非常方便使用，只要您輸入數據資料、點擊滑鼠，使用GeneXproTools系列模板為你設計模式，將能夠立即生成一個模型。本軟體有四個版本GeneXproTool－Standard、Advanced、Professional及Enterprise。 GeneXproTools可處理數以萬計的變數的資料集，並且可以毫不費力地找出顯著點及其相互關係。GeneXproTools也是非常平易近人的應用程式，其簡化所有類型資料的存入，包含原始的文字檔資料庫和Excel試算表。您不知道需要精通任何程式設計語言以建立精確和複雜的模型。 GeneXproTools提供所有必要功能包含：負荷訓練和測試、生成模型、執行結果的統計分析，並應用該模型產出新的分析資料。此外，GeneXproTools可以幫您轉換成多達16種主流程式語言，如：Ada、C、C++、C#、Fortran、Java、Java Script、Matlab、Pascal、Perl、PHP、Python、Visual Basic、VB.Net、Verilog及VHDL等等。 高品質模型 GeneXproTools產出的模型非常準確且強大，可以同時觀察和測試十二個樣本或使用自己的數據進行運算。在試算模式下，GeneXproTools可讓您載入數據、建立模型，並審查這些模型的統計分析。樣本分析沒有設定任何限制，因此可以探索和學習完整的流程，從模型結構和編碼，到模型評估和模型簡化。 無限的變量和樣本 GeneXproTools可以處理任何樣本和變量，除非受到電腦硬體資源的限制。使用新型的電腦可以不費吹灰之力處理一到兩億以上的儲存格。新的文件格式，可以非常有效率的在幾秒鐘內載入數據並且存儲。 方便使用 GeneXproTools是迄今為止市場上最方便的預測建模軟體，簡單的嚮導和概念，僅需了解計算機基礎知識，即可分析複雜的資料。可以幫助世界各地的使用者作出突破性的發現和創造非凡的新產品，因為GeneXproTools為任何研究領域提供理想的建模平台。GeneXproTools不僅可以應用再簡單數據分析中，還包含了建模平台的所有優點。正如知識的工具的進展，你會發現GeneXproTools將會增加你的工作成效，並進一步改善的工作結果。

Checking Data Quality with GritBot 使用GritBot檢查您的數據品質(Data Quality) 資料探勘（Data mining）是指從組織的資料庫中萃取有價值資料的技術。資料探勘的搜索模式對於分析資料的影響重大，如果分析的資料中包含錯誤的數值，其分析的資料將會是“垃圾進，垃圾出”（Garbage in, garbage out.）。 GritBot是 RuleQuest Research 公司開發的異常檢測工具，其作為自動的異常數據資料發現工具，其試圖在分析前找到資料中的異常數據。它可以被認為是一個獨立的資料品質審核員，尋找資料庫中異常的離散值或連續屬性的數值。使用GritBot可以提高See5/C5.0和Cubist等演算法從資料集構造模型的有效性。  

MaxDEA 是強大的資料數據分析 (Data Envelopment Analysis， DEA) 軟體，使用起來非常簡單而且沒有DMU數量的限制。 功能強大  距離函數: 徑向、非徑向（SBM）、成本、收益和利潤DEA模型 方向：投入導向、產出導向和一般化導向 規模收益：CRS, VRS, NIRS, NDRS and GR   專業版 模型最全的DEA軟體 唯一具有輸出規劃方程功能的DEA軟體

ModelRisk 是目前最先進的風險建模(Risk Modeling)軟體。能夠直接在Excel裡使用蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo simulations)，來了解及管理企業的風險。此軟體由超過20年的風險分析專家所開發，藉由ModelRisk的廣泛工具可建立各式各樣的風險分析問題模型。  

Crystal Ball 是一套與工作表格完美結合的套裝軟體，運用蒙地卡羅模擬與各種模型做出預測分析與最優化解。Crystal Ball被廣泛的運用在各個不同的領域，例如財務分析、製造業、能源運用、醫療生技等。針對不同的用戶群，Crystal Ball擁有廣泛的應用功能，包括財務風險分析、資產評估、財務工程、六標準差、投資組合分析、成本預估、專案管理等。 Crystal Ball是一個容易使用的模擬程式，它可以在Microsoft Excel內幫助您分析風險和不確定的關聯。   Oracle Crystal Ball is the leading spreadsheet-based application suite for predictive modeling, forecasting, simulation, and optimization. It gives you unparalleled insight into the critical factors affecting risk. With Crystal Ball, you can make the right tactical decisions to reach your objectives and gain a competitive edge under even the most uncertain market conditions.  

PagerDuty 是一個敏捷事件管理平台，與IT Ops 和DevOps 監視體系集成，可改善組織的運營可靠性和敏捷性。 PagerDuty 使開發人員、DevOps、IT 運營和業務領導者能夠預防和解決影響業務的事件，以獲得卓越的客戶體驗。當收入和品牌聲譽取決於客戶滿意度時，PagerDuty 為組織提供洞察力，以主動管理可能影響整個 IT 環境中客戶的事件。憑藉數百種本地集成、待命調度和升級、機器學習、業務範圍的響應編排、分析等等，PagerDuty 每次都能將正確的數據實時地送到正確的人手中。  

@Risk可進行各種統計檢定之分析、風險分析及時間序列資料分析。@Risk 是全世界最被廣泛使用的風險評估工具，協助使用者在風險環境下做出最正確的決策。  @Risk的特色主要有下列幾點 就跟使用Excel一樣完全不需要學習成本。 可以藉由最可靠的蒙地卡羅模擬分析，完成精準度及高的風險評估。 提供最豐富的繪圖呈現分析的結果：包括長方圖、累積分配曲線、區塊和線性圖、以及Sliding Delimiter Bars，方便使用者快速了解分析的結果。 Quick Report功能，可以透過一個滑鼠的按鈕，就完成一份最完整且深入的分析報告。 內建RISKview方便使用者預視及選擇其分析所根據的機率分配，代表可以產生最可靠的分析結果。 提供獨一無二的Scwnario Analysis和Sensitivity Analysis。這兩種強大的分析模式可以協助使用者從資料中找到分析案件最具影響力的重要因素。   使用@Risk的簡單步驟 1.建立自己的模型： 首先，使用@Risk概率分佈函數替換試算表中的不確定值，概率分佈函數包括總數超過 35 個。這些@Risk函數只代表儲存格中不同可能值的範圍，而不是將此儲存格限制為只表示單一值。從圖形化分佈庫中選擇分佈，或者使用歷史資料定義分佈。甚至可以將分佈與@Risk的複合函數結合。此外，還可以與其他使用@RISK庫的使用者共用使用分佈函數，或者針對沒有@Risk的同事將@RISK函數換出。接下來，選擇輸出項—選擇感興趣的“結果”儲存格，其可以是潛在利潤、ROI、保險索賠支出、疾病康復率或任何其他值。 2.開始模擬： 按一下“類比”按鈕並觀察。@Risk將對您的試算表模型進行數千次重新計算。在每次重新計算過程中，@Risk會從您輸入的@Risk函數中進行隨機值抽樣，然後將這些值放在模型中，並記錄結果。透過使用顯示模式進行類比，在運行即時更新的圖表和報表向他人說明過程。 3.理解風險： 模擬的結果反映出所有可能的範圍，包括它們出現的概率。其使用長條圖、散點圖、累積曲線、箱線圖等來繪製結果的圖表，使用龍捲風圖和靈敏度分析來確定關鍵因素。最後，將結果放到Excel、Word和PowerPoint中，或者放在@Risk庫中供其他@Risk用戶使用，甚至可以將結果和圖表保存在Excel中。