數(shù)據(jù)量預(yù)測方法方法方法(常見的數(shù)據(jù)預(yù)測方法)
1.常見的數(shù)據(jù)預(yù)測有哪些方法
常見的預(yù)測方法有單點(diǎn)預(yù)測，即確定性預(yù)測；區(qū)間預(yù)測；和概率預(yù)測三種方法。
單點(diǎn)預(yù)測，顧名思義，只能給出一個(gè)預(yù)測值，不能表達(dá)該預(yù)測值的可信度；
區(qū)間預(yù)測在單點(diǎn)預(yù)測的基礎(chǔ)上，給出某次預(yù)測值在某一區(qū)間上的可信度，即能夠給出一個(gè)預(yù)測范圍，以及以多大的可能性落在這個(gè)范圍；
概率預(yù)測是咋區(qū)間預(yù)測的基礎(chǔ)上，給出一個(gè)概率分布，預(yù)測出所有可能出現(xiàn)的結(jié)果，以及對(duì)應(yīng)的概率。這種方法比較全面，能夠給出全局信息，適于風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的分析。目前在氣象、地震、水文和農(nóng)業(yè)相關(guān)方面用的比較多。
2.定量預(yù)測方法有哪些
定量預(yù)測方法有：
加權(quán)算術(shù)平均法
用各種權(quán)數(shù)算得的平均數(shù)稱為加權(quán)算術(shù)平均數(shù)，它可以自然數(shù)作權(quán)數(shù)，也可以項(xiàng)目出現(xiàn)的次數(shù)作權(quán)數(shù)，所求平均數(shù)值即為測定值。
趨勢平均預(yù)測法
趨勢平均預(yù)測法是以過去發(fā)生的實(shí)際數(shù)為依據(jù)，在算術(shù)平均數(shù)的基礎(chǔ)上，假定未來時(shí)期的數(shù)值是它近期數(shù)值直接繼續(xù)，而同較遠(yuǎn)時(shí)期的數(shù)值關(guān)系較小的一種預(yù)測方法。
指數(shù)平滑法
指數(shù)平滑法是以一個(gè)指標(biāo)本身過去變化的趨勢作為預(yù)測未來的依據(jù)的一種方法。對(duì)未來預(yù)測時(shí)，考慮則近期資料的影響應(yīng)比遠(yuǎn)期為大，因而對(duì)不同時(shí)期的資料不同的權(quán)數(shù)，越是近期資料權(quán)數(shù)越大，反之權(quán)數(shù)越小。
(4)平均發(fā)展速度法
(5)一元線性回歸預(yù)測法
根據(jù)x、y現(xiàn)有數(shù)據(jù)，尋求合理的a、b回歸系數(shù)，得出一條變動(dòng)直線，并使線上各點(diǎn)至實(shí)際資料上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的距離最小。
設(shè)變動(dòng)直線方程為：y=a+bx
(6)高低點(diǎn)法
高低點(diǎn)法是利用代數(shù)式y(tǒng)=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業(yè)務(wù)量與最低業(yè)務(wù)量的總成本（或總費(fèi)用）之差△y，與兩者業(yè)務(wù)量之差△x進(jìn)行對(duì)比，求出b，然后再求出a的方法。
3.數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)是一類統(tǒng)計(jì)方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。
四、假設(shè)檢驗(yàn)
1. 參數(shù)檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對(duì)一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。
2. 非參數(shù)檢驗(yàn)
非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗(yàn)。
適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。
4.定量預(yù)測的主要方法包括什么
定量預(yù)測是使用一歷史數(shù)據(jù)或因素變量來預(yù)測需求的數(shù)學(xué)模型。是根據(jù)已掌握的比較完備的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行科學(xué)的加工整理，借以揭示有關(guān)變量之間的規(guī)律性聯(lián)系，用于預(yù)測和推測未來發(fā)展變化情況的一類預(yù)測方法。 烽火獵頭專家認(rèn)為定量預(yù)測方法也稱統(tǒng)計(jì)預(yù)測法，其主要特點(diǎn)是利用統(tǒng)計(jì)資料和數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行預(yù)測。然而，這并不意味著定量方法完全排除主觀因素，相反主觀判斷在定量方法中仍起著重要的作用，只不過與定性方法相比，各種主觀因素所起的作用小一些罷了。
目前工商企業(yè)中常用的預(yù)測方法有以下幾種：
(1)加權(quán)算術(shù)平均法
用各種權(quán)數(shù)算得的平均數(shù)稱為加權(quán)算術(shù)平均數(shù)，它可以自然數(shù)作權(quán)數(shù)，也可以項(xiàng)目出現(xiàn)的次數(shù)作權(quán)數(shù)，所求平均數(shù)值即為測定值。
(2)趨勢平均預(yù)測法
趨勢平均預(yù)測法是以過去發(fā)生的實(shí)際數(shù)為依據(jù)，在算術(shù)平均數(shù)的基礎(chǔ)上，假定未來時(shí)期的數(shù)值是它近期數(shù)值直接繼續(xù)，而同較遠(yuǎn)時(shí)期的數(shù)值關(guān)系較小的一種預(yù)測方法。
(3)指數(shù)平滑法
指數(shù)平滑法是以一個(gè)指標(biāo)本身過去變化的趨勢作為預(yù)測未來的依據(jù)的一種方法。對(duì)未來預(yù)測時(shí)，考慮則近期資料的影響應(yīng)比遠(yuǎn)期為大，因而對(duì)不同時(shí)期的資料不同的權(quán)數(shù)，越是近期資料權(quán)數(shù)越大，反之權(quán)數(shù)越小。
(4)平均發(fā)展速度法
(5)一元線性回歸預(yù)測法
根據(jù)x、y現(xiàn)有數(shù)據(jù)，尋求合理的a、b回歸系數(shù)，得出一條變動(dòng)直線，并使線上各點(diǎn)至實(shí)際資料上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的距離最小。
設(shè)變動(dòng)直線方程為：y=a+bx
(6)高低點(diǎn)法
高低點(diǎn)法是利用代數(shù)式y(tǒng)=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業(yè)務(wù)量與最低業(yè)務(wù)量的總成本（或總費(fèi)用）之差△y，與兩者業(yè)務(wù)量之差△x進(jìn)行對(duì)比，求出b，然后再求出a的方法。
(7)時(shí)間序列預(yù)測法
它時(shí)間序利預(yù)測法是把一系列的時(shí)間作為自變量來確定直線方程y=a+bx，進(jìn)而求出a、b的值，這是回歸預(yù)測的特殊式。
5.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、掌握基礎(chǔ)、更新知識(shí)。
基本技術(shù)怎么強(qiáng)調(diào)都不過分。這里的術(shù)更多是（計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)知識(shí)）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)歷來看、以及業(yè)界朋友的交流來看，這點(diǎn)大家深有感觸的。
數(shù)據(jù)庫查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計(jì)算機(jī)的層面的技能要求較低，主要是會(huì)SQL，因?yàn)檫@里解決一個(gè)數(shù)據(jù)提取的問題。有機(jī)會(huì)可以去逛逛一些專業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學(xué)習(xí)一些SQL技巧、新的函數(shù)，對(duì)你工作效率的提高是很有幫助的。
統(tǒng)計(jì)知識(shí)與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎(chǔ)的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計(jì)：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
但是還是應(yīng)該關(guān)注一些博客、論壇中大家對(duì)于最新方法的介紹，或者是對(duì)老方法的新運(yùn)用，不斷更新自己知識(shí)，才能跟上時(shí)代，也許你工作中根本不會(huì)用到，但是未來呢？行業(yè)知識(shí) 如果數(shù)據(jù)不結(jié)合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會(huì)產(chǎn)生任何價(jià)值的，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營銷、提高科學(xué)決策一切都是空的。
一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對(duì)所在行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)有深入的了解。例如：看到某個(gè)數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個(gè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑是什么？是如何取出來的？這個(gè)數(shù)據(jù)在這個(gè)行業(yè)， 在相應(yīng)的業(yè)務(wù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的？數(shù)值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對(duì)于A部門來說，本月新會(huì)員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個(gè)問題：對(duì)于A部門，1、新會(huì)員的統(tǒng)計(jì)口徑是什么。
第一次在使用A部門的產(chǎn)品的會(huì)員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會(huì)員？2、是如何統(tǒng)計(jì)出來的。A：時(shí)間；是通過創(chuàng)建時(shí)間，還是業(yè)務(wù)完成時(shí)間。
B：業(yè)務(wù)場景。是只要與業(yè)務(wù)發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務(wù)完成后，到成功支付。
3、這個(gè)數(shù)據(jù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)統(tǒng)計(jì)出來。在注冊環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。
4、這個(gè)數(shù)據(jù)代表著什么。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動(dòng)？這個(gè)行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個(gè)階段？在前面二點(diǎn)，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來進(jìn)行數(shù)據(jù)的提?。ǜ嗍菍慡QL代碼從數(shù)據(jù)庫取出數(shù)據(jù)）。
后面二點(diǎn)，更重要是對(duì)業(yè)務(wù)了解，更行業(yè)知識(shí)了解，你才能進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價(jià)值，不是嗎？對(duì)于新進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來說：行業(yè)知識(shí)都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫文章說，數(shù)據(jù)分析思想、行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)很重要。我非常同意。
因?yàn)樽鳛閿?shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點(diǎn)的時(shí)候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎(chǔ)去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會(huì)寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。
你只有把數(shù)據(jù)先取對(duì)了，才能正確的分析，否則一切都是錯(cuò)誤了，甚至?xí)?dǎo)致致命的結(jié)論。
新同學(xué)，還是好好花時(shí)間把基礎(chǔ)技能學(xué)好。因?yàn)榛A(chǔ)技能你可以在短期內(nèi)快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)的是一點(diǎn)一滴的積累起來的，有時(shí)候是急不來的，這更需要花時(shí)間慢慢去沉淀下來。
不要過于追求很高級(jí)、高深的統(tǒng)計(jì)方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習(xí)基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，從而提高工作效率，達(dá)到事半功倍。以我經(jīng)驗(yàn)來說，我負(fù)責(zé)任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠(yuǎn)不要忘記基本知識(shí)、基本技能的學(xué)習(xí)。
二、要有三心。1、細(xì)心。
2、耐心。3、靜心。
數(shù)據(jù)分析師其實(shí)是一個(gè)細(xì)活，特別是在前文提到的例子中的前面二點(diǎn)。而且在數(shù)據(jù)分析過程中，是一個(gè)不斷循環(huán)迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結(jié)構(gòu)化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴(yán)謹(jǐn)。
而嚴(yán)謹(jǐn)一定要很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化思維，如何提高結(jié)構(gòu)化思維，也許只需要工作隊(duì)中不斷的實(shí)踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個(gè)思路整理出來，然后根據(jù)分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結(jié)構(gòu)，慢慢你會(huì)形成一套自己的思想。
當(dāng)然有空的時(shí)候去看看《麥肯錫思維》、結(jié)構(gòu)化邏輯思維訓(xùn)練的書也不錯(cuò)。在我以為多看看你身邊更資深同事的報(bào)告，多問問他們是怎么去考慮這個(gè)問題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構(gòu)建整個(gè)分析體系的。
四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)。當(dāng)你掌握好前面的基本知識(shí)和一些技巧性東西的時(shí)候，你應(yīng)該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)與積累上了。
這個(gè)放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點(diǎn)是決定你能否進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個(gè)行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識(shí)的關(guān)系，比作池塘中魚與水的關(guān)系一點(diǎn)都不過分，數(shù)據(jù)（魚）離開了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。
而沒有“魚”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務(wù)知識(shí)，特別是沒有相關(guān)背景的同學(xué)。
很簡單，我總結(jié)了幾點(diǎn)：1、多向業(yè)務(wù)部門的同事請(qǐng)教，多溝通。多向他們請(qǐng)教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門的同事也很愿意把他們知道的告訴你。
2、永遠(yuǎn)不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。
6.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些
分析大數(shù)據(jù)，R語言和Linux系統(tǒng)比較有幫助，運(yùn)用到的方法原理可以翻翻大學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)，不需要完全理解，重在應(yīng)用。
分析簡單數(shù)據(jù)，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很強(qiáng)，容易上手。我沒有見過有人說自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函數(shù)可以幫助你處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。
數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。
“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃中，這種獨(dú)特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。
在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購買啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃的現(xiàn)象。如果這個(gè)年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會(huì)放棄購物而到另一家商店， 直到可以一次同時(shí)買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨(dú)特的現(xiàn)象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時(shí)找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來。
當(dāng)然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國學(xué)者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提 出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀(jì) 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。
7.市場預(yù)測的方法有哪些
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市場預(yù)測方法的選擇
據(jù)統(tǒng)計(jì)，學(xué)者們提出的市場預(yù)測方法，已達(dá)150多種，這些方法均有其獨(dú)特的作用、特色與適用范圍，也郡有其不足與局限。實(shí)踐證明，預(yù)測的準(zhǔn)確性、科學(xué)性與可信性，在很大程度上取決于預(yù)測方法的選擇是否恰當(dāng)。人們在市場預(yù)測的實(shí)際操作過程中發(fā)現(xiàn)，在相同的條件下，不同的預(yù)測方法將會(huì)產(chǎn)生不同的預(yù)測結(jié)果。因此，預(yù)測方法的選擇是市場預(yù)測過程中極其重要的--個(gè)環(huán)節(jié)。企業(yè)在選擇預(yù)測方法時(shí)，下述幾個(gè)因素必須要考慮。
(1)根據(jù)預(yù)測對(duì)象與目的的不同選擇預(yù)測方法
從行業(yè)角度看，大多數(shù)輕紡工業(yè)產(chǎn)品生命周期短，市場需求量大，通常宜進(jìn)行短期預(yù)測。機(jī)械工業(yè)或其他重工業(yè)，產(chǎn)品生命周期長，價(jià)值昂貴而市場需求量不很大，加上市場的地域范圍比較遼闊，一般應(yīng)采用中、長期預(yù)測。服裝、農(nóng)機(jī)等行業(yè)的銷售通常具有較強(qiáng)的季節(jié)性，就應(yīng)較為重視季節(jié)變動(dòng)量的預(yù)測。而各種專用設(shè)備、專用機(jī)械的制造廠，因其產(chǎn)品使用面比較窄，用戶比較明確，?？刹捎孟嚓P(guān)的推算法進(jìn)行預(yù)測。
從產(chǎn)品的角度看，同一種產(chǎn)品處于生命周期的不同階段，市場特性和決策重點(diǎn)不同，市場預(yù)測也應(yīng)選用不同的方法。在產(chǎn)品研制階段，一般采用直觀預(yù)測法；在產(chǎn)品試銷階段，一般采用實(shí)驗(yàn)市場法和典型調(diào)查預(yù)測法；在產(chǎn)品暢銷期，需求量迅速上升時(shí)，可采用線性或非線性回歸法，如果產(chǎn)品受季節(jié)變動(dòng)影響，還要考慮采用季節(jié)變動(dòng)預(yù)測；在產(chǎn)品成熟階段，需求量一般處于穩(wěn)定狀態(tài)，可采用簡單平均法、加（3）根據(jù)數(shù)字資料的規(guī)
8.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些（轉(zhuǎn)）
② 數(shù)據(jù)分析為了挖掘更多的問題，并找到原因； ③ 不能為了做數(shù)據(jù)分析而坐數(shù)據(jù)分析。
2、步驟：① 調(diào)查研究：收集、分析、挖掘數(shù)據(jù) ② 圖表分析：分析、挖掘的結(jié)果做成圖表 3、常用方法： 利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。 ①分類。
分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預(yù)測等，如一個(gè)汽車零售商將客戶按照對(duì)汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業(yè)機(jī)會(huì)。
②回歸分析?；貧w分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。
它可以應(yīng)用到市場營銷的各個(gè)方面，如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預(yù)測及有針對(duì)性的促銷活動(dòng)等。 ③聚類。
聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預(yù)測、市場的細(xì)分等。
④關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。
在客戶關(guān)系管理中，通過對(duì)企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場營銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價(jià)與定制客戶群，客戶尋求、細(xì)分與保持，市場營銷與推銷，營銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和詐騙預(yù)測等決策支持提供參考依據(jù)。 ⑤特征。
特征分析是從數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營銷人員通過對(duì)客戶流失因素的特征提取，可以得到導(dǎo)致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預(yù)防客戶的流失。
⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對(duì)期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。
在企業(yè)危機(jī)管理及其預(yù)警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識(shí)別、評(píng)價(jià)和預(yù)警等方面。
⑦Web頁挖掘。
