⑴ 數據預測的步驟
數據預測的步驟：
1. 決定目標：在獲取數據之前，數據價值鏈的第一步要先決定目標：業務部門要決定數據科學團隊的目標。這些目標通常需要進行大量的數據收集和分析。因為我們正在研究那些驅動決策的數據，所以需要一個可衡量的方式，判斷業務是否正向著目標前進。數據分析過程中，關鍵權值或性能指標必須及早發現。
2. 確定業務手段：應該通過業務的改變，來提高關鍵指標和達到業務目標。如果沒有什麼可以改變的，無論收集和分析多少數據都不可能有進步。在項目中盡早確定目標、指標和業務手段能為項目指明方向，避免無意義的數據分析。例如，目標是提高客戶滯留度，其中一個指標可以是客戶更新他們訂閱的百分比，業務手段可以是更新頁面的設計，提醒郵件的時間和內容以及特別的促銷活動。
3. 數據收集：數據收集要盡量廣撒網。更多的數據—-特別是更多的不同來源的數據—-使得數據科學家能找到數據之間更好的相關性，建立更好的模型，找到更多的可行性見解。大數據經濟意味著個人記錄往往是無用的，擁有可供分析的每一條記錄才能提供真正的價值。公司通過檢測它們的網站來密切跟蹤用戶的點擊及滑鼠移動，商店通過在產品上附加RFID來跟蹤用戶的移動，教練通過在運動員身上附加感測器來跟蹤他們的行動方式。
4. 數據清洗：數據分析的第一步是提高數據質量。數據科學家要糾正拼寫錯誤，處理缺失數據以及清除無意義的信息。這是數據價值鏈中最關鍵的步驟。垃圾數據，即使是通過最好的分析，也將產生錯誤的結果，並誤導業務本身。不止一個公司很驚訝地發現，他們很大一部分客戶住在紐約的斯克內克塔迪，而該小鎮的人口不到70000人。然而，斯克內克塔迪的郵政編碼是12345，由於客戶往往不願將他們的真實信息填入在線表單，所以這個郵政編碼會不成比例地出現在幾乎每一個客戶的檔案資料庫中。直接分析這些數據將導致錯誤的結論，除非數據分析師採取措施來驗證和清洗數據。尤為重要的是，這一步將規模化執行，因為連續數據價值鏈要求傳入的數據會立即被清洗，且清洗頻率非常高。這通常意味著此過程將自動執行，但這並不意味著人無法參與其中。
5. 數據建模：數據科學家構建模型，關聯數據與業務成果，提出關於在第一步中確定的業務手段變化的建議。數據科學家獨一無二的專業知識是業務成功的關鍵所在，就體現在這一步—-關聯數據，建立模型，預測業務成果。數據科學家必須有良好的統計學和機器學習背景，才能構建出科學、精確的模型，避免毫無意義的相關性及一些模型的陷阱。這些模型依賴於現有的數據，但對於未來的預測是無用的。但只有統計學背景是不夠的，數據科學家還需要很好地了解業務，這樣他們才能判斷數學模型的結果是否有意義，以及是否具有相關性。
6. 培養一個數據科學團隊：數據科學家是出了名的難僱用，所以最好自己構建一個數據科學團隊，讓團隊中那些在統計學方面有高級學位的人專注於數據建模和預測，而其他人—-合格的基礎架構工程師，軟體開發人員和ETL專家—-構建必要的數據收集基礎設施，數據管道和數據產品，使得結果數據能夠從模型中輸出，並以報告和表格的形式在業務中進行展示。這些團隊通常使用類似Hadoop的大規模數據分析平台自動化數據收集和分析工作，並作為一個產品運行整個過程。
7. 優化和重復：數據價值鏈是一個可重復的過程，能夠對業務和數據價值鏈本身產生連續的改進。基於模型的結果，業務將根據驅動手段做出改變，數據科學團隊將評估結果。在結果的基礎上，企業可以決定下一步計劃，而數據科學團隊繼續進行數據收集、數據清理和數據建模。企業重復這個過程越快，就會越早修正發展方向，越快得到數據價值。理想情況下，多次迭代後，模型將產生准確的預測，業務將達到預定的目標，結果數據價值鏈將用於監測和報告，同時團隊中的每個人將開始解決下一個業務挑戰。
⑵ 一個新項目 沒有參考 請問如何做收入預測
營業收入的預測方法有許多，常用的方法主要有判斷分析法、調查分析法、趨勢分析法、因果分析法、本量利預測法等。1、判斷分析法。判斷分析法是一種常用的定性分析方法，主要是通過一些具有豐富經驗的企業經營管理人員、有銷售經驗的工作人員或者有關專家對市場未來變化進行分析，以判斷企業在一定時期內某種產品的銷售趨勢。包括意見匯集法、專家判斷法。
意見匯集法也稱推銷員意見綜合判斷法，是由本企業熟悉市場情況的推銷人員對各類顧客進行調查，並將調查的意見填入卡片或表格，然後由銷售部門進行綜合匯總，對某種產品的銷售趨勢進行分析預測。
專家判斷法是指向學有專長、經驗豐富的有關專家征詢意見，對某產品未來銷量進行判斷和預測的方法。包括三種：
專家個人意見集合法是指首先向各個專家徵求意見，要求他們對本企業某種產品銷售的未來趨勢和當前狀況作出獨立的個人判斷，然後再對此加以綜合，確定預測值。這種方法可以匯集各方面專家從不同角度反映的意見，其准確性一般比意見匯集法高，但由於不同專家掌握的資料有限，因此也會帶有一定的片面性。
專家小組法是由若干個專家預測小組，分別以小組為單位對企業的某種產品的未來銷售趨勢進行判斷預測，再進行綜合匯總的一種預測方法。這種方法在預測過程中可以發揮集體智慧，從而使預測的結果更加准確。
德爾菲法是以函詢方式向若干名專家分別徵求意見，各個專家獨立的對企業某種產品的未來銷售情況進行預測分析，然後企業將各個專家的預測結果進行匯總，並以不記名的方式反饋給各位專家，再次征詢各位專家的意見，請他們參考他人的意見修正本人原來的判斷，如此反復多次，最後各家之所長，對銷售做出綜合預測。
2、調查分析法。這種預測方法是通過對某種商品在市場上的供需情況和消費者的消費取向的調查，來預測本企業產品的銷售趨勢。調查內容包括對產品的調查、對客戶的調查、對經濟發展趨勢的調查、對同行業的調查等。
3、趨勢分析法。趨勢分析法是企業根據銷售的歷史資料，用一定的計算方法預測出未來銷售的變化趨勢。這種方法適用於產品銷售比較穩定，銷售變化有規律的企業。趨勢分析法是一種由歷史數據推測未來的引申法，故又稱歷史引申法。
趨勢分析法主要有以下幾種具體的方法：簡單移動平均法、移動平均法、加權移動平均法、指數平滑法和季節預測法。
移動平均法是不斷向前移動的、n個數據的平均的方法，它通過引進越來越近的新數據，不斷修改平均值作為預測值，這樣就可以反映數值的變化趨勢。加權移動平均法就是根據同一個移動段內不同時間的數據對預測值的影響程度，分別給予不同的權數，然後再進行平均移動以預測未來值。
指數平滑法是根據本期的實際值和過去對本期的預測值，預測下一期數值，它反映了近期實際銷售數值對預測值的影響。
季節預測法，這種方法適用於銷售帶有明顯季節性的產品，這些產品隨季節變化銷售有較大波動。
指數平滑法計算公式：
指數平滑系數a，可根據歷史銷售情況確定。指數平滑系數值越大，則近期實際銷售情況所佔的權數越大，對預測的影響也大。
4、因果分析法
在經濟活動中各種因素往往相互聯系、相互影響，彼此之間構成一定的對應關系。產品銷售一般總是受各種因素的影響。因果分析法就是從影響產品銷售的各種相關因素中，找到它們與銷售量的函數關系，並利用這種因果關系進行銷售預測。這種方法往往要建立預測的數學模型，故又稱回歸分析法，常用的有簡單回歸分析法和多元回歸分析法。
⑶ 用excel做數據預測的方法步驟詳解
Excel 是三大辦公軟體之一的一個軟體，他經常用於數據的整理、分析、以及對比等。而有很多時候需要用到Excel里的數據預測功能。下面是我為大家帶來的用excel做數據預測的 方法 ，相信對你會有幫助的。
用excel做數據預測的方法用excel做數據預測的步驟1： 首先我們根據數據來確定因變數和自變數。如下圖，促銷投入為自變數，銷售額為因變數。
用excel做數據預測的步驟2： 點擊菜單的插入----圖表，打開圖表設置對話框。
用excel做數據預測的步驟3： 在圖表設置對話框中，選擇“xy散點圖”，在子圖表類型中選擇“散點圖。比較成對的數值”類型，點擊下一步。如下圖。
用excel做數據預測的步驟4： 點擊“系列”選項卡，點擊添加按鈕，在右側輸入表的名字、自變數和因變數(數據位置要精確)。如下圖。點擊下一步。
用excel做數據預測的步驟5： 點擊標題選項卡，填入x、y軸名字，如下圖所示，點擊下一步。
用excel做數據預測的步驟6： 選擇作為對象插入，如下圖所示。
用excel做數據預測的步驟7： 結果如下圖。散點圖就繪制出來了。
用excel做數據預測的步驟8： 在散點圖上隨意選擇一數據點，點擊右鍵，選擇“添加趨勢線”，如下圖。
用excel做數據預測的步驟9： 設置添加對話框參數，點擊類型選項卡，這里我們根據前面觀察的線型來選擇，這里選擇線性。如下圖。
用excel做數據預測的步驟10： 設置添加對話框參數，點擊選項選項卡，勾選顯示公式和顯示R平方值，如下圖。
用excel做數據預測的步驟11： 點擊確定按鈕， 結果如下圖。這里我們就完成了對數據的處理和預測，有了公式，我們就可以知道促銷投入多少能得到相應多少的回報了。
以上是由我給大家分享的用excel做數據預測的方法全部內容，希望對你有幫助。
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⑷ 怎樣做數據異常的數據預測
用相關變數回歸法。比如近五年的物流數據跟gdp做一個回歸，看看r²是不是很高。如果很高的話，那就先給gdp做一個預測，然後把預測的gdp代入回歸公式，從而得到預測的物流數據。gdp序列長，而且數據規律性較好，因此可以預測疫情影響下的未來值。當然如果能找到跟物流數據相關性更好的數據更好。
⑸ Excel裡面如何根據已有數值預測未來值
1、繪制圖形。
①本例介紹只做2維的數據分析，只有1個自變數和1個因變數。選擇2列數據，合計列和最大值列。技巧：當需要選擇不相鄰兩列，可以先選1列，按ctrl鍵，再選另1列，放開ctrl鍵。
②菜單插入→圖形→散點圖，確認。當然，折線圖等也可以數據分析，但為了圖面干凈，推薦還是用散點圖。
2、相關性分析。
首先，在散點圖上某個散點上右鍵→添加趨勢線。
然後，緊接著自動彈出設置趨勢線模式（若沒彈出這個對話框，也可在圖上某個散點上右鍵，選擇設置趨勢線模式）→顯示公式、顯示R平方值。至於回歸分析類型，採用線性類型比較通用些。
關閉後，觀察圖上的r2值（實際是指R平方值，下同），r2值0.8到1，說明正相關，自變數和因變數有（線性）關系。r2值0.6到0.8，弱相關。-0.6到0.6，不相關，自變數對因變數沒有影響。-0.8到-0.6，弱負相關。-1到-0.8，負相關，自變數和因變數有（線性）關系，但方向相反。
⑹ 常見的數據預測有哪些方法各有什麼優點或缺點
常見的預測方法有單點預測，即確定性預測；區間預測；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；
區間預測在單點預測的基礎上，給出某次預測值在某一區間上的可信度，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，適於風險相關的分析。目前在氣象、地震、水文和農業相關方面用的比較多。