⑴ 数据预测的步骤
数据预测的步骤：
1. 决定目标：在获取数据之前，数据价值链的第一步要先决定目标：业务部门要决定数据科学团队的目标。这些目标通常需要进行大量的数据收集和分析。因为我们正在研究那些驱动决策的数据，所以需要一个可衡量的方式，判断业务是否正向着目标前进。数据分析过程中，关键权值或性能指标必须及早发现。
2. 确定业务手段：应该通过业务的改变，来提高关键指标和达到业务目标。如果没有什么可以改变的，无论收集和分析多少数据都不可能有进步。在项目中尽早确定目标、指标和业务手段能为项目指明方向，避免无意义的数据分析。例如，目标是提高客户滞留度，其中一个指标可以是客户更新他们订阅的百分比，业务手段可以是更新页面的设计，提醒邮件的时间和内容以及特别的促销活动。
3. 数据收集：数据收集要尽量广撒网。更多的数据—-特别是更多的不同来源的数据—-使得数据科学家能找到数据之间更好的相关性，建立更好的模型，找到更多的可行性见解。大数据经济意味着个人记录往往是无用的，拥有可供分析的每一条记录才能提供真正的价值。公司通过检测它们的网站来密切跟踪用户的点击及鼠标移动，商店通过在产品上附加RFID来跟踪用户的移动，教练通过在运动员身上附加传感器来跟踪他们的行动方式。
4. 数据清洗：数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家要纠正拼写错误，处理缺失数据以及清除无意义的信息。这是数据价值链中最关键的步骤。垃圾数据，即使是通过最好的分析，也将产生错误的结果，并误导业务本身。不止一个公司很惊讶地发现，他们很大一部分客户住在纽约的斯克内克塔迪，而该小镇的人口不到70000人。然而，斯克内克塔迪的邮政编码是12345，由于客户往往不愿将他们的真实信息填入在线表单，所以这个邮政编码会不成比例地出现在几乎每一个客户的档案数据库中。直接分析这些数据将导致错误的结论，除非数据分析师采取措施来验证和清洗数据。尤为重要的是，这一步将规模化执行，因为连续数据价值链要求传入的数据会立即被清洗，且清洗频率非常高。这通常意味着此过程将自动执行，但这并不意味着人无法参与其中。
5. 数据建模：数据科学家构建模型，关联数据与业务成果，提出关于在第一步中确定的业务手段变化的建议。数据科学家独一无二的专业知识是业务成功的关键所在，就体现在这一步—-关联数据，建立模型，预测业务成果。数据科学家必须有良好的统计学和机器学习背景，才能构建出科学、精确的模型，避免毫无意义的相关性及一些模型的陷阱。这些模型依赖于现有的数据，但对于未来的预测是无用的。但只有统计学背景是不够的，数据科学家还需要很好地了解业务，这样他们才能判断数学模型的结果是否有意义，以及是否具有相关性。
6. 培养一个数据科学团队：数据科学家是出了名的难雇用，所以最好自己构建一个数据科学团队，让团队中那些在统计学方面有高级学位的人专注于数据建模和预测，而其他人—-合格的基础架构工程师，软件开发人员和ETL专家—-构建必要的数据收集基础设施，数据管道和数据产品，使得结果数据能够从模型中输出，并以报告和表格的形式在业务中进行展示。这些团队通常使用类似Hadoop的大规模数据分析平台自动化数据收集和分析工作，并作为一个产品运行整个过程。
7. 优化和重复：数据价值链是一个可重复的过程，能够对业务和数据价值链本身产生连续的改进。基于模型的结果，业务将根据驱动手段做出改变，数据科学团队将评估结果。在结果的基础上，企业可以决定下一步计划，而数据科学团队继续进行数据收集、数据清理和数据建模。企业重复这个过程越快，就会越早修正发展方向，越快得到数据价值。理想情况下，多次迭代后，模型将产生准确的预测，业务将达到预定的目标，结果数据价值链将用于监测和报告，同时团队中的每个人将开始解决下一个业务挑战。
⑵ 一个新项目 没有参考 请问如何做收入预测
营业收入的预测方法有许多，常用的方法主要有判断分析法、调查分析法、趋势分析法、因果分析法、本量利预测法等。1、判断分析法。判断分析法是一种常用的定性分析方法，主要是通过一些具有丰富经验的企业经营管理人员、有销售经验的工作人员或者有关专家对市场未来变化进行分析，以判断企业在一定时期内某种产品的销售趋势。包括意见汇集法、专家判断法。
意见汇集法也称推销员意见综合判断法，是由本企业熟悉市场情况的推销人员对各类顾客进行调查，并将调查的意见填入卡片或表格，然后由销售部门进行综合汇总，对某种产品的销售趋势进行分析预测。
专家判断法是指向学有专长、经验丰富的有关专家征询意见，对某产品未来销量进行判断和预测的方法。包括三种：
专家个人意见集合法是指首先向各个专家征求意见，要求他们对本企业某种产品销售的未来趋势和当前状况作出独立的个人判断，然后再对此加以综合，确定预测值。这种方法可以汇集各方面专家从不同角度反映的意见，其准确性一般比意见汇集法高，但由于不同专家掌握的资料有限，因此也会带有一定的片面性。
专家小组法是由若干个专家预测小组，分别以小组为单位对企业的某种产品的未来销售趋势进行判断预测，再进行综合汇总的一种预测方法。这种方法在预测过程中可以发挥集体智慧，从而使预测的结果更加准确。
德尔菲法是以函询方式向若干名专家分别征求意见，各个专家独立的对企业某种产品的未来销售情况进行预测分析，然后企业将各个专家的预测结果进行汇总，并以不记名的方式反馈给各位专家，再次征询各位专家的意见，请他们参考他人的意见修正本人原来的判断，如此反复多次，最后各家之所长，对销售做出综合预测。
2、调查分析法。这种预测方法是通过对某种商品在市场上的供需情况和消费者的消费取向的调查，来预测本企业产品的销售趋势。调查内容包括对产品的调查、对客户的调查、对经济发展趋势的调查、对同行业的调查等。
3、趋势分析法。趋势分析法是企业根据销售的历史资料，用一定的计算方法预测出未来销售的变化趋势。这种方法适用于产品销售比较稳定，销售变化有规律的企业。趋势分析法是一种由历史数据推测未来的引申法，故又称历史引申法。
趋势分析法主要有以下几种具体的方法：简单移动平均法、移动平均法、加权移动平均法、指数平滑法和季节预测法。
移动平均法是不断向前移动的、n个数据的平均的方法，它通过引进越来越近的新数据，不断修改平均值作为预测值，这样就可以反映数值的变化趋势。加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。
指数平滑法是根据本期的实际值和过去对本期的预测值，预测下一期数值，它反映了近期实际销售数值对预测值的影响。
季节预测法，这种方法适用于销售带有明显季节性的产品，这些产品随季节变化销售有较大波动。
指数平滑法计算公式：
指数平滑系数a，可根据历史销售情况确定。指数平滑系数值越大，则近期实际销售情况所占的权数越大，对预测的影响也大。
4、因果分析法
在经济活动中各种因素往往相互联系、相互影响，彼此之间构成一定的对应关系。产品销售一般总是受各种因素的影响。因果分析法就是从影响产品销售的各种相关因素中，找到它们与销售量的函数关系，并利用这种因果关系进行销售预测。这种方法往往要建立预测的数学模型，故又称回归分析法，常用的有简单回归分析法和多元回归分析法。
⑶ 用excel做数据预测的方法步骤详解
Excel 是三大办公软件之一的一个软件，他经常用于数据的整理、分析、以及对比等。而有很多时候需要用到Excel里的数据预测功能。下面是我为大家带来的用excel做数据预测的 方法 ，相信对你会有帮助的。
用excel做数据预测的方法用excel做数据预测的步骤1： 首先我们根据数据来确定因变量和自变量。如下图，促销投入为自变量，销售额为因变量。
用excel做数据预测的步骤2： 点击菜单的插入----图表，打开图表设置对话框。
用excel做数据预测的步骤3： 在图表设置对话框中，选择“xy散点图”，在子图表类型中选择“散点图。比较成对的数值”类型，点击下一步。如下图。
用excel做数据预测的步骤4： 点击“系列”选项卡，点击添加按钮，在右侧输入表的名字、自变量和因变量(数据位置要精确)。如下图。点击下一步。
用excel做数据预测的步骤5： 点击标题选项卡，填入x、y轴名字，如下图所示，点击下一步。
用excel做数据预测的步骤6： 选择作为对象插入，如下图所示。
用excel做数据预测的步骤7： 结果如下图。散点图就绘制出来了。
用excel做数据预测的步骤8： 在散点图上随意选择一数据点，点击右键，选择“添加趋势线”，如下图。
用excel做数据预测的步骤9： 设置添加对话框参数，点击类型选项卡，这里我们根据前面观察的线型来选择，这里选择线性。如下图。
用excel做数据预测的步骤10： 设置添加对话框参数，点击选项选项卡，勾选显示公式和显示R平方值，如下图。
用excel做数据预测的步骤11： 点击确定按钮， 结果如下图。这里我们就完成了对数据的处理和预测，有了公式，我们就可以知道促销投入多少能得到相应多少的回报了。
以上是由我给大家分享的用excel做数据预测的方法全部内容，希望对你有帮助。
猜你喜欢：1. excel实现快速分析数据的教程
2. excel表格如何加载数据分析工具
3. Excel中添加数据分析工具的操作技巧
4. excel如何加载数据分析工具
5. 如何用excel数据分析相关性的教程
6. 如何利用excel进行数据分析的教程
7. 如何用excel进行数据分析的教程
⑷ 怎样做数据异常的数据预测
用相关变量回归法。比如近五年的物流数据跟gdp做一个回归，看看r²是不是很高。如果很高的话，那就先给gdp做一个预测，然后把预测的gdp代入回归公式，从而得到预测的物流数据。gdp序列长，而且数据规律性较好，因此可以预测疫情影响下的未来值。当然如果能找到跟物流数据相关性更好的数据更好。
⑸ Excel里面如何根据已有数值预测未来值
1、绘制图形。
①本例介绍只做2维的数据分析，只有1个自变量和1个因变量。选择2列数据，合计列和最大值列。技巧：当需要选择不相邻两列，可以先选1列，按ctrl键，再选另1列，放开ctrl键。
②菜单插入→图形→散点图，确认。当然，折线图等也可以数据分析，但为了图面干净，推荐还是用散点图。
2、相关性分析。
首先，在散点图上某个散点上右键→添加趋势线。
然后，紧接着自动弹出设置趋势线模式（若没弹出这个对话框，也可在图上某个散点上右键，选择设置趋势线模式）→显示公式、显示R平方值。至于回归分析类型，采用线性类型比较通用些。
关闭后，观察图上的r2值（实际是指R平方值，下同），r2值0.8到1，说明正相关，自变量和因变量有（线性）关系。r2值0.6到0.8，弱相关。-0.6到0.6，不相关，自变量对因变量没有影响。-0.8到-0.6，弱负相关。-1到-0.8，负相关，自变量和因变量有（线性）关系，但方向相反。
⑹ 常见的数据预测有哪些方法各有什么优点或缺点
常见的预测方法有单点预测，即确定性预测；区间预测；和概率预测三种方法。
单点预测，顾名思义，只能给出一个预测值，不能表达该预测值的可信度；
区间预测在单点预测的基础上，给出某次预测值在某一区间上的可信度，即能够给出一个预测范围，以及以多大的可能性落在这个范围；
概率预测是咋区间预测的基础上，给出一个概率分布，预测出所有可能出现的结果，以及对应的概率。这种方法比较全面，能够给出全局信息，适于风险相关的分析。目前在气象、地震、水文和农业相关方面用的比较多。