數據量預測方法方法方法(常見的數據預測方法)
1.常見的數據預測有哪些方法
常見的預測方法有單點預測，即確定性預測；區(qū)間預測；和概率預測三種方法。
單點預測，顧名思義，只能給出一個預測值，不能表達該預測值的可信度；
區(qū)間預測在單點預測的基礎上，給出某次預測值在某一區(qū)間上的可信度，即能夠給出一個預測范圍，以及以多大的可能性落在這個范圍；
概率預測是咋區(qū)間預測的基礎上，給出一個概率分布，預測出所有可能出現的結果，以及對應的概率。這種方法比較全面，能夠給出全局信息，適于風險相關的分析。目前在氣象、地震、水文和農業(yè)相關方面用的比較多。
2.定量預測方法有哪些
定量預測方法有：
加權算術平均法
用各種權數算得的平均數稱為加權算術平均數，它可以自然數作權數，也可以項目出現的次數作權數，所求平均數值即為測定值。
趨勢平均預測法
趨勢平均預測法是以過去發(fā)生的實際數為依據，在算術平均數的基礎上，假定未來時期的數值是它近期數值直接繼續(xù)，而同較遠時期的數值關系較小的一種預測方法。
指數平滑法
指數平滑法是以一個指標本身過去變化的趨勢作為預測未來的依據的一種方法。對未來預測時，考慮則近期資料的影響應比遠期為大，因而對不同時期的資料不同的權數，越是近期資料權數越大，反之權數越小。
(4)平均發(fā)展速度法
(5)一元線性回歸預測法
根據x、y現有數據，尋求合理的a、b回歸系數，得出一條變動直線，并使線上各點至實際資料上的對應點之間的距離最小。
設變動直線方程為：y=a+bx
(6)高低點法
高低點法是利用代數式y(tǒng)=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業(yè)務量與最低業(yè)務量的總成本（或總費用）之差△y，與兩者業(yè)務量之差△x進行對比，求出b，然后再求出a的方法。
3.數據分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計
描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。
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：很多統(tǒng)計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀測數據建立變量間適當的依賴關系，以分析數據內在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個自變量X與因變量Y有關，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：分析多個自變量X與因變量Y的關系，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系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；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：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系
3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4. 協方差分祈：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因素，降低了分析結果的準確度。協方差分析主要是在排除了協變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗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）對一些主要的參數（如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數據，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)，數據也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
4.定量預測的主要方法包括什么
定量預測是使用一歷史數據或因素變量來預測需求的數學模型。是根據已掌握的比較完備的歷史統(tǒng)計數據，運用一定的數學方法進行科學的加工整理，借以揭示有關變量之間的規(guī)律性聯系，用于預測和推測未來發(fā)展變化情況的一類預測方法。 烽火獵頭專家認為定量預測方法也稱統(tǒng)計預測法，其主要特點是利用統(tǒng)計資料和數學模型來進行預測。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)中常用的預測方法有以下幾種：
(1)加權算術平均法
用各種權數算得的平均數稱為加權算術平均數，它可以自然數作權數，也可以項目出現的次數作權數，所求平均數值即為測定值。
(2)趨勢平均預測法
趨勢平均預測法是以過去發(fā)生的實際數為依據，在算術平均數的基礎上，假定未來時期的數值是它近期數值直接繼續(xù)，而同較遠時期的數值關系較小的一種預測方法。
(3)指數平滑法
指數平滑法是以一個指標本身過去變化的趨勢作為預測未來的依據的一種方法。對未來預測時，考慮則近期資料的影響應比遠期為大，因而對不同時期的資料不同的權數，越是近期資料權數越大，反之權數越小。
(4)平均發(fā)展速度法
(5)一元線性回歸預測法
根據x、y現有數據，尋求合理的a、b回歸系數，得出一條變動直線，并使線上各點至實際資料上的對應點之間的距離最小。
設變動直線方程為：y=a+bx
(6)高低點法
高低點法是利用代數式y(tǒng)=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業(yè)務量與最低業(yè)務量的總成本（或總費用）之差△y，與兩者業(yè)務量之差△x進行對比，求出b，然后再求出a的方法。
(7)時間序列預測法
它時間序利預測法是把一系列的時間作為自變量來確定直線方程y=a+bx，進而求出a、b的值，這是回歸預測的特殊式。
5.常用的數據分析方法有哪些
一、掌握基礎、更新知識。
基本技術怎么強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統(tǒng)計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業(yè)界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
數據庫查詢—SQL 數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數據提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業(yè)的數據論壇，學習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統(tǒng)計知識與數據挖掘 你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規(guī)則、神經網絡等。
但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？行業(yè)知識 如果數據不結合具體的行業(yè)、業(yè)務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業(yè)知識、業(yè)務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，你首先必須要知道，這個數據的統(tǒng)計口徑是什么？是如何取出來的？這個數據在這個行業(yè)， 在相應的業(yè)務是在哪個環(huán)節(jié)是產生的？數值的代表業(yè)務發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：對于A部門，1、新會員的統(tǒng)計口徑是什么。
第一次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發(fā)展業(yè)務接觸的會員？2、是如何統(tǒng)計出來的。A：時間；是通過創(chuàng)建時間，還是業(yè)務完成時間。
B：業(yè)務場景。是只要與業(yè)務發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務完成后，到成功支付。
3、這個數據是在哪個環(huán)節(jié)統(tǒng)計出來。在注冊環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。
4、這個數據代表著什么。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個階段？在前面二點，更多要求你能按業(yè)務邏輯，來進行數據的提?。ǜ嗍菍慡QL代碼從數據庫取出數據）。
后面二點，更重要是對業(yè)務了解，更行業(yè)知識了解，你才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？對于新進入數據行業(yè)或者剛進入數據行業(yè)的朋友來說：行業(yè)知識都重要，也許你看到很多的數據行業(yè)的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業(yè)知識、業(yè)務知識很重要。我非常同意。
因為作為數據分析師，在發(fā)表任何觀點的時候，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，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。
你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。
新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉淀下來。
不要過于追求很高級、高深的統(tǒng)計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統(tǒng)計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。1、細心。
2、耐心。3、靜心。
數據分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是一個不斷循環(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、形成自己結構化的思維。數據分析師一定要嚴謹。
而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然后根據分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會形成一套自己的思想。
當然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎么去考慮這個問題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構建整個分析體系的。
四、業(yè)務、行業(yè)、商業(yè)知識。當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應該在業(yè)務、行業(yè)、商業(yè)知識的學習與積累上了。
這個放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進入這個行業(yè)，那么這則是你進入這個行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數據與具體行業(yè)知識的關系，比作池塘中魚與水的關系一點都不過分，數據（魚）離開了行業(yè)、業(yè)務背景（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)務知識，特別是沒有相關背景的同學。
很簡單，我總結了幾點：1、多向業(yè)務部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數據分析師與業(yè)務部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務部門的同事也很愿意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。
6.數據分析的方法有哪些
分析大數據，R語言和Linux系統(tǒng)比較有幫助，運用到的方法原理可以翻翻大學的統(tǒng)計學，不需要完全理解，重在應用。
分析簡單數據，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很強，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的函數可以幫助你處理大部分數據。
數據分析是指用適當的統(tǒng)計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。
數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
“啤酒與尿布”的故事產生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發(fā)現了一個令人難于理解的現象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過后續(xù)調查發(fā)現，這種現象出現在年輕的父親身上。
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，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店， 直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現了這一獨特的現象，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。
當然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者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聯關系的關聯算法，并根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機數據分析中，并獲得了成功，于是產生了“啤酒與尿布”的故事。
7.市場預測的方法有哪些
去百度文庫，查看完整內容>
內容來自用戶：魏瓊妹
市場預測方法的選擇
據統(tǒng)計，學者們提出的市場預測方法，已達150多種，這些方法均有其獨特的作用、特色與適用范圍，也郡有其不足與局限。實踐證明，預測的準確性、科學性與可信性，在很大程度上取決于預測方法的選擇是否恰當。人們在市場預測的實際操作過程中發(fā)現，在相同的條件下，不同的預測方法將會產生不同的預測結果。因此，預測方法的選擇是市場預測過程中極其重要的--個環(huán)節(jié)。企業(yè)在選擇預測方法時，下述幾個因素必須要考慮。
(1)根據預測對象與目的的不同選擇預測方法
從行業(yè)角度看，大多數輕紡工業(yè)產品生命周期短，市場需求量大，通常宜進行短期預測。機械工業(yè)或其他重工業(yè)，產品生命周期長，價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，一般應采用中、長期預測。服裝、農機等行業(yè)的銷售通常具有較強的季節(jié)性，就應較為重視季節(jié)變動量的預測。而各種專用設備、專用機械的制造廠，因其產品使用面比較窄，用戶比較明確，常可采用相關的推算法進行預測。
從產品的角度看，同一種產品處于生命周期的不同階段，市場特性和決策重點不同，市場預測也應選用不同的方法。在產品研制階段，一般采用直觀預測法；在產品試銷階段，一般采用實驗市場法和典型調查預測法；在產品暢銷期，需求量迅速上升時，可采用線性或非線性回歸法，如果產品受季節(jié)變動影響，還要考慮采用季節(jié)變動預測；在產品成熟階段，需求量一般處于穩(wěn)定狀態(tài)，可采用簡單平均法、加（3）根據數字資料的規(guī)
8.數據分析的方法有哪些（轉）
② 數據分析為了挖掘更多的問題，并找到原因； ③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘數據 ② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表 3、常用方法： 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規(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數據進行挖掘。 ①分類。
分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點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，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對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)機會。
②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特征，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發(fā)現變量或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。
它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。
聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。
④關聯規(guī)則。關聯規(guī)則是描述數據庫中數據項之間所存在的關系的規(guī)則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。
在客戶關系管理中，通過對企業(yè)的客戶數據庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定制客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。 ⑤特征。
特征分析是從數據庫中的一組數據中提取出關于這些數據的特征式，這些特征式表達了該數據集的總體特征。如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提取，可以得到導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，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。
在企業(yè)危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應用到各種異常信息的發(fā)現、分析、識別、評價和預警等方面。
⑦Web頁挖掘。
