随着人们对信息安全管理的理解和历史经验的积累，安全网络的体系架构在我们的脑海中越发清晰。随着时间的推移，我们经历了从基本的主机加固阶段、到后来的网络认证阶段，直到将行为管理也纳入安全的范畴，这些演变的过程不仅仅是为了避免恶意攻击，更主要目的是提高网络的可信度，也增强我们的凝聚力。

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

为了帮助你做好未来的准备，或是至少开始盘算未来，这未来正以比我们能预见的更快的速度咆哮着划过天空。我们列举了一系列有关未来五年编程趋势的预测。我们的水晶球是非常主观的，下面的这些预测可能并不

IBM刚发布了对未来五年的五大科技趋势预测。预测称，未来人们将再也不需要密码，意念读取也不再是科幻。每到年末，IBM公司就会分析有望改变我们的生活的市场和社会趋势以及IBM全球实验室的新兴技术，发布一份名为“The Next 5 in 5”的预测报告。