數據預測的方法有哪些

A. 時間序列預測方法有哪些分類，分別適合使用的情況是

時間序列預測方法根據對資料分析方法的不同，可分為：簡單序時平均數法、加權序時平均數法、移動平均法、加權移動平均法、趨勢預測法、指數平滑法、季節性趨勢預測法、市場壽命周期預測法等。

1、簡單序時平均數法只能適用於事物變化不大的趨勢預測。如果事物呈現某種上升或下降的趨勢，就不宜採用此法。

2、加權序時平均數法就是把各個時期的歷史數據按近期和遠期影響程度進行加權，求出平均值，作為下期預測值。

3、簡單移動平均法適用於近期期預測。當產品需求既不快速增長也不快速下降，且不存在季節性因素時，移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動。

4、加權移動平均法即將簡單移動平均數進行加權計算。在確定權數時，近期觀察值的權數應該大些，遠期觀察值的權數應該小些。

5、指數平滑法即根用於中短期經濟發展趨勢預測，所有預測方法中，指數平滑是用得最多的一種。

6、季節趨勢預測法根據經濟事物每年重復出現的周期性季節變動指數，預測其季節性變動趨勢。

7、市場壽命周期預測法，適用於對耐用消費品的預測。這種方法簡單、直觀、易於掌握。

(1)數據預測的方法有哪些擴展閱讀：

時間序列預測法的特徵

1、時間序列分析法是根據過去的變化趨勢預測未來的發展，前提是假定事物的過去延續到未來。運用過去的歷史數據,通過統計分析，進一步推測未來的發展趨勢。不會發生突然的跳躍變化,是以相對小的步伐前進；過去和當前的現象，可能表明現在和將來活動的發展變化趨向。

2.時間序列數據變動存在著規律性與不規律性

時間序列中的每個觀察值大小，是影響變化的各種不同因素在同一時刻發生作用的綜合結果。從這些影響因素發生作用的大小和方向變化的時間特性來看，這些因素造成的時間序列數據的變動分為四種類型：趨勢性、周期性、隨機性、綜合性。

B. 數據分析的分析方法都有哪些

很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法，但是很多人不知道數據分析的分析方法有什麼？對於數據分析師來說，懂得更多的數據分析方法是很有必要的，而且數據分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的數據分析方法，一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法，所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

接著說相關分析方法，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
然後說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
最後說一下對應分析方法。對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
通過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的數據分析方法都是比較經典的，大家一定要多多了解一下此類相關信息的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

C. 在預測的方法分類中，就其應用的方法來說有幾類

根據方法本身的性質特點將預測方法分為三類。
1、定性預測方法
根據人們對系統過去和現在的經驗、判斷和直覺進行預測，其中以人的邏輯判斷為主，僅要求提供系統發展的方向、狀態、形勢等定性結果。該方法適用於缺乏歷史統計數據的系統對象。

2、時間序列分析
根據系統對象隨時間變化的歷史資料，只考慮系統變數隨時間的變化規律，對系統未來的表現時間進行定量預測。主要包括移動平均法、指數平滑法、趨勢外推法等。該方法適於利用簡單統計數據預測研究對象隨時間變化的趨勢等。

3、因果關系預測
系統變數之間存在某種前因後果關系，找出影響某種結果的幾個因素，建立因與果之間的數學模型，根據因素變數的變化預測結果變數的變化，既預測系統發展的方向又確定具體的數值變化規律。

D. 常用的數據分析方法有哪些

1. 描述型分析：發生了什麼?

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什麼會發生?

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析：可能發生什麼?

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什麼?

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

E. 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

F. 如何選擇合適的預測方法

市場調查與分析 填空題
選擇適當的預測方法，就是（）。
答案：
根據市場現象及各種影響因素的特點來選擇。
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預測方法概述

預測，即用已知的信息去估計和推斷事物未來的發展趨勢或結果。預測方法主要有：（1）移動平均預測法（簡單移動平均、二項移動平均、三項移動平均）；（2）指數平滑預測法（簡單指數平滑、二項指數平滑、三項指數平滑、溫特斯指數平滑）；（3）趨勢外推預測法；（4）回歸預測法；（5）灰色預測法；（6）移動自回歸預測法（ARIMA）。
以上預測方法，除了回歸預測法，其餘的方法考慮的自變數只有一個——時間。以前我不能理解，單純按照時間序列排列起結果數據，進行預測將來時刻的結果，是不是考慮因素太少，因為影響事物發展變化的因素確實太多，但是隨著深入的學習，我發現這樣的預測是科學的。正因為影響事物發展變化的因素太多，無法一一找到並定量分析其影響，故只選擇唯一變化因素，時間。這樣做的依據是，事物的發展是有規律的，只要整體環境沒有發生大的變化，就仍會沿著這種趨勢發展下去，這是事物發展的規律性和慣性所決定，另外就是滯後性，前期的存量水平決定了後期的發展水平，如國民經濟發展，前期的投資會呈現乘數效應。
時間序列模型考慮事物發展的趨勢因素(T)、季節因素(S)、循環因素(C)和不規則因素(I)，通常時間序列可分解為有三個模型，即加法模型（Y=T+S+C+I）和乘法模型（Y=T*S*C*I）以及兩者結合的混合模型。在預測之前，需要進行趨勢剔除、季節調整等處理。
這些預測方法各有不同適用條件，需要說明的是，預測不等於精確值，預測值是一個估計值，是在一定概率范圍內的平均值，因此預測結果和實際會存在不一致情況，但整體預測值趨於期望值，離差平方和最小。下面簡單介紹：
（一）移動平均
由於精確度不夠，運用范圍較小。二項移動平均預測適用於波動不大且呈線性上升預測，三項移動平均適用於呈拋物線上升預測。
（二）指數平滑
指數平滑的原理是通過對歷史數據進行加權平滑，從而預測將來的數據。簡單指數平滑沒有市場了，二項指數平滑、三項指數平滑同移動平均法，適用呈線性和拋物線形發展的預測，由於需要主觀設置平滑指數，指數設置也沒有什麼根據，精度不高。而溫特斯指數平滑法包括趨勢和季節因素調整，對這類預測效果較好。
（三）趨勢外推
即用一條曲線擬合事物發展的趨勢，從而建立曲線方程進行預測。常用的擬合曲線包括：多項式曲線（一次曲線、二次曲線、三次曲線），這和前面的移動平均預測類似；指數曲線、修正指數曲線；邏輯斯蒂曲線和龔伯茲曲線。
（四）回歸預測
回歸預測是通過找到影響事物發展變化的主要因素，從而建立一種因果關系，通過分析影響因素的變化預測事物未來變化值，即計量經濟學學習的內容
（五）灰色預測法
適用於呈指數增長趨勢的預測，不適用於包括季節因素的預測。
（六）移動自回歸預測法
目前運用最廣也最復雜的預測方法，精度較高，預測時需要大量的數據。白雜訊、平穩性、單整協整檢驗……都是它的知識點

G. 數據分析常用的分析方法有哪些

1. 描述型分析

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

H. 定性預測方法和定量預測方法各有哪些

1、高低點法
高低點法是利用代數式y=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業務量與最低業務量的總成本（或總費用）之差△y，與兩者業務量之差△x進行對比，求出b，然後再求出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數來確定直線方程y=a+bx，進而求出a、b的值，這是回歸預測的特殊式。
定量預測是使用一歷史數據或因素變數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計數據，運用一定的數學方法進行科學的加工整理，藉以揭示有關變數之間的規律性聯系，用於預測和推測未來發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計預測法，其主要特點是利用統計資料和數學模型來進行預測。然而，這並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。2、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，並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+bx3、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、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。

5、趨勢平均預測法
趨勢平均預測法是以過去發生的實際數為依據，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，而同較遠時期的數值關系較小的一種預測方法。

I. 大數據預測分析方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

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J. 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。