基于时间序列的趋势预测,是基于历史数据预测未来发生的事件。 e.g. 进行年度KPI预测的时候,可以拟合历年的实际交易数据——一般业务过了成熟期,就能看到比较明显的S曲线(sigmoid curve)——基于拟合的曲线就能大致预测出下一年的交易量了。这个预测值可以作为基准,还要考虑业务上新的变化对数据进行调整,比如产品功能改变...
回归模型：如线性回归、岭回归、LASSO回归等，适用于预测连续值。时间序列模型：如ARIMA、季节性分解等，适用于时间序列数据的预测。后续要持续跟进选取的模型的分析结果，进行模型评估与优化 使用测试集数据评估模型的性能，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、准确率、召回率等。根据评估结果调整模型或进行特征选择，改...
其实不仅仅是销量,在各行业各领域,只要有核心的业务指标,都要预测核心业绩未来的走势,销售,市场营销,运营,财务等,一方面可以对未来的发展趋势有个大致的掌握,另一方面也可以提前规划,设定各下属部门的KPI,以便尽可能地完成或者超过KPI,所以,数据分析师作为公司业务的策略官,掌握正确的预测方法,无疑是非常重要的。 可...
此外,经验法可以和数据分析结合起来,发挥出更好的效果。 2.时间序列预测法 业务运营中经常用到时间序列数据。比如每日的新增用户数、活跃用户数、成交金额等等。可以识别出其中的规律,来做预测。 比如,企业按照时间序列方法对下一年的销售额做出预测,根据预测值来安排生产和采购计划,如果需要扩张生产规模的话,还要提前...
数据分析预测的方法有: 1、因子分析方法; 2、回归分析方法; 3、平均分析法; 4、交叉分析法; 5、综合评价分析法; 6、集中趋势分析; 7、离中趋势分析。 1、因子分析方法 所谓的因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。
首先数据处理中的最常用的统计方法无非是这四种: (1)比较; (2)预测; (3)分类; (4)相关. 因为每个方法对应的原理以及步骤处理方法网上都有详细说明,我就不过多赘述了; 我只做下总结以及每种方法适应的场景,并且举一些简单的例子。 (1)比较 方差分析 ...
▎2、线性回归预测 下图是某生产企业近一年的产量及其能耗数据，通过绘制X/Y散点图可以发现，产品和能耗两组数据基本呈现线性关系。假设希望依照线性关系做预测分析，计算当产量达到2000时的能耗是多少，可以使用下面的公式：=TREND(C2:C13,B2:B13,2000)TREND函数语法为：TREND(known_ y's，known_ x's，new_ x'...
非线性回归分析可以用于预测具有非线性关系的数据。与线性回归不同，非线性回归使用非线性方程来拟合数据。比如人口学增长模型Logistic（S模型），其模式公式为：y = b1 / (1 + exp(b2 + b3 * x))，诸如此类非线性关系（即不是直接关系）的非线性模型，可使用非线性回归进行研究。SPSSAU当前提供约50类非线性...
预测性分析（Predictive Analysis）：定义： 预测性分析是利用历史数据和模型来预测未来事件或趋势的发展。目的： 预测性分析的目标是根据已有数据建立模型，从而预测未来可能发生的情况，为决策提供先见之明。这三种场景覆盖了数据分析的核心目标：帮助理解现状、解决问题、做出未来的决策。在这个信息爆炸的时代，掌握数据...
第三步:观察结果,写出预测模型的公式。 第四步:代入下一年度的参数,得出预测数值。 这样就做完啦!如果领导想看,可以从回归分析的源头讲起,R平方的计算公式,参数估计原理,F检验与t检验。非数据出身的领导们一听这么多专业名词,对模型的幻想得到了一定程度的满足,也就能交差了。