他將營業額數據與經濟模型進行了詳細的綁定，並使用回歸分析和時間序列分析來進行預測。測試結果顯示，這個模型的預測效果相當不錯，能夠較為準確地反映未來三個月的營業額變化趨勢。
為了讓"卡密爾"能夠成功，又不至洩漏"天網"的秘密，李天明煞費苦心地進行了一系列複雜的調整。他將原有的外界參數增加了30個，其中只有10個參數是有效的，被他巧妙地藏進了原來的1000個參數之中，這樣所有人根本不知道李天明做了甚麼調整。
李天明知道"天網"這個超級計算系統的敏感性和重要性，因此每一步調整都必須謹慎小心。他首先分析了現有的參數，發現了一些可以微調的空間。接著，他設計了30個新的參數，其中只有10個是真正關鍵的，但這些參數都被他巧妙地隱藏在其他看似無關緊要的數據中。
他不僅需要確保這些有效參數能夠順利運作，還要確保整個系統的穩定性不被破壞。因此，他進行了大量的模擬和測試，確保每一個參數的調整都不會對整體系統造成負面影響。這種精密的操作要求他對"天網"的每一個細節都了如指掌，也需要他具備極高的數據處理和分析能力。
在這個過程中，李天明運用了多種數據科學技術，包括多元回歸分析、時間序列分析以及數據挖掘技術。他不斷優化這些參數，調整其權重，確保它們能夠在實際應用中發揮最大的作用。為了不讓其他人察覺到這些調整的具體內容，他特意選用了大量的冗餘數據來掩蓋真實的有效參數。
這樣一來，即使有人試圖破解這些參數的秘密，也會被那些無效的數據所迷惑，無法真正找到關鍵的調整點。這種方法既保護了"天網"的核心技術，也確保了"卡密爾"計畫的成功實施。"卡密爾"人工智能真正通往天網的通道只有一個，只有他知道。
隨著時間的推移，"卡密爾"逐漸展現出其強大的預測能力，無論是在市場分析還是風險評估方面，都取得了令人驚訝的成果。李天明這兩天在家測了一下，即便只加了10個真正有效的參數，預測準確性也達到47%，而這一切，都歸功於李天明那不為人知的努力和智慧。
他深知，這種隱蔽的調整方式雖然繁瑣，但卻是保護"天網"秘密的最佳途徑。通過這種方式，他不僅實現了技術上的突破，也為公司帶來了巨大的商業價值。李天明用他獨特的智慧和技術，為"卡密爾"鋪平了成功的道路，同時也保護了"天網"這一至關重要的技術秘密。
李天明逐步調低"卡密爾"效能，後來李天明一直減少有效參數到3個，"卡密爾"預測準確性才降低到也達到27.76%。他知道這樣可以交差了，在家的壓力也大大減低，一連幾個夜晚和小玉胡天亂地，直到小玉告饒才停止。
白天在辦公室的時候，李天明假裝自己很忙碌，讓人覺得他一直在專心工作。實際上，他常常會找機會和小何——也就是愛麗絲，有一句沒一句地搭訕。兩人之間的互動讓辦公室的氣氛變得輕鬆不少，也引起了不少同事的注意。
愛麗絲在辦公室總是帶著微笑，她和李天明的交流似乎充滿了輕鬆愉快的氣氛。每當李天明走過她的辦公桌時，總會停下來和她聊上幾句，從工作上的小事到生活中的趣事，話題無所不包。愛麗絲對李天明也有著特殊的崇拜和好感，她很享受這種隨意的交流。
主管黃瑜注意到了李天明的這種行為，但她也明白李天明是公司裡的技術骨幹，對於"卡密爾"計畫的成功至關重要。因此，黃瑜雖然對他和愛麗絲的頻繁互動有所不滿，但也不敢過於干涉。每次看到李天明和愛麗絲聊天，黃瑜總是默默地在心裡嘆氣，自己技不如人，沒辦法，然後催促他快點完成手頭上的工作。
「李天明，你這個月的報告還沒交呢，趕緊完成。」黃瑜每次都這樣提醒道。李天明則會笑著點頭：「知道了，黃主管，我馬上就處理。」
其實，李天明心裡非常清楚自己的工作進度。他對"卡密爾"計畫的每一步都了如指掌，哪怕是在和愛麗絲聊天的時候，他的大腦也在運轉，思考著各種技術細節和優化方案。他並不是在偷懶，只是利用這種方式來放鬆自己，同時也保持和同事之間的良好關係。
一天午休時，李天明和愛麗絲坐在公司附近的咖啡館裡，一邊喝咖啡一邊聊著天。「天明，你最近看起來很忙，但又不像真的很忙的樣子，是不是有什麼秘密計畫？」愛麗絲好奇地問道。
李天明笑了笑，「哪有什麼秘密計畫啊，只是工作上的事比較多，需要分心思考。你呢，最近有什麼新的想法嗎？」愛麗絲點點頭，「我在想怎麼能在實習期間學到更多東西，希望能有機會多向你請教。」
李天明欣然同意，「當然沒問題，有什麼不懂的都可以問我，我會盡力幫助你。」
這樣的互動讓李天明和愛麗絲之間的關係更加親近，也讓李天明在繁忙的工作中找到了一絲輕鬆的時光。而對於黃瑜來說，只要李天明能按時完成工作，他也不會過多干涉他的日常互動，畢竟公司裡的每個人都有自己的工作方式和節奏。
第二天，李天明在會議上做了說明，如何蒐集了大量歷史營業額數據，並根據這些數據建立了回歸模型，考慮了多種影響因素，如季節性變化、節假日效應以及市場競爭情況等。通過對各個變數的權重進行調整，最終得到了一個能夠有效描述營業額變化的模型。連參數都顯示出來，只是根本沒人知道有用的實際就那3個。
在時間序列分析方面，李天明又請主管黃瑜講解，如何使用了自回歸整合移動平均模型（ARIMA）來捕捉數據中的趨勢和週期性變化。這種方法不僅能夠反映短期波動，還能捕捉到長期的增長趨勢，使得預測結果更為穩定和可靠。讓黃瑜也好好的出了回鋒頭。
"卡密爾"經過多次測試和驗證，再次改版上線，發現這個模型能夠較為準確地預測未來三個月的營業額變化趨勢，誤差範圍在可接受的範圍內(29.5%)。這意味著公司可以依據這個模型的預測結果，提前做出相應的調整和準備，從而提高經營效率和市場競爭力達到5%。等於增加了7,600萬的利潤。這效果可以說是很驚人的。
