経験的データを説明するための最適な方程式を見つけます
特徴：カーブおよびサーフェスフィッティング、2D、3D、4D、5D、6D、...、nD、非線形データフィッティング、完全自動化プロセス、ランダム反復または完全ランダム検索アルゴリズムを使用したデータフィッティングのヒューリスティック手法、完全統計すべての方程式の分析、分散拡大係数（VIF）の使用による多重共線性の検出、過剰適合の検出と防止。
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CSV、XLS、XML、/からのさまざまなソースや形式にSQLのインポート/エクスポート..
通常のスプレッドシートと同様に、Microsoft Excelでクラウドまたはデータベースのデータを操作します
複数のエンタープライズシステム間でデータにアクセスできます
大きなデータセットを操作し、データ統合を合理化し、分析を共有します
エネルギー データを分析し、ビジネスのエネルギー消費を監視します
