美国网络联盟的SnifferPortable在业界享有"看不见的网管专家"之美称，用它来监控网络可以确保网络的正常持续运转，同时避免网络停机造成的巨大损失。SnifferPortable通过提供可以

EMC公司的Mark Lewis在他的有关存储的未来发展的文章中发表了他自己的一些特别想法，叙述了对未来几年行业发展的五个预测，读起来很有趣。

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本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征，能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来，不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征，也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。

时间序列是一种标准的分析方法，但是较为先进的机器学习工具引入了统计技术，来建立更精确的预测模型。时间是无法倒流的，但是使用现有的工具，您有更好的机会预测时间，或者更准确地说是可以预测时间序列样本中的事件是否会继续影响决策趋势。

在月初或者季度初时，老板可以通过销售易CRM的“人工预测”和“加权预测”两张图表较为精准地预测到每个人或者每个团队的销售金额，是否能够在这个阶段完成销售目标。当销售易CRM图表直观显示业绩目标难以完成时，管理者可以提前做出具体的计划和调整