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。