大数据预测方法有哪些，数值预测常用的预测方法

　　好的预测能够捕捉到历史数据中的真实模式和关系，合适的预测方法主要取决于有哪些数据可用。

　　如果没有数据，或者现有数据与预测无关，则必须使用定性预测方法。这些方法不是纯粹的猜测——有一些成熟的结构化方法可以在不使用历史数据的情况下获得良好的预测。

　　当满足两个条件时，可以应用定量预测。

　　 1.你可以得到过去的数字信息。

　　 2.可以合理地假设，过去模式的某些方面将延续到未来。

　　定量预测是利用统计方法和工具进行的预测；定性预测是非统计方法的预测。

　　简单介绍两种统计工具：

　　时间序列：这是最常用的定量预测方法，它使用时间序列数据(在一段时间内定期收集的数据，如每周、每月、每季度和每年的数据)或横截面数据(在单个时间点收集的数据)。也可分为趋势预测法和图解法；

　　趋势预测法：有效应用于销售历史数据较大的企业，通常需要18个月到24个月以上。这些历史数据会产生一个“时间序列”，预测需求可以通过最小二乘法得到。图解法：是指可以将时间序列用图形绘制出来，显示某一特定产品在正常情况下的过去销售量和预测需求量。回归分析法：这是利用自回归综合移动平均和复杂的数学方程，建立需求与影响需求的因素之间的关系模型。

　　非统计工具主要包括以下几种：

　　调查方法：包括抽样调查、完全调查、民意调查、德尔菲法等。

　　市场调查可以是抽样调查，也可以是完全调查。一般来说，信息是以问卷的形式直接从最终客户那里获得的。考虑到成本和时效性，主要应用的是抽样调查。这种调查可能适用于新产品或几乎没有需求记录的产品；调查，即销售相关人员的意见。每个销售人员输入预期需求，由管理层进行汇总、评估和判断，生成最终版本的需求预测；德尔菲技术，即专家意见法，经常被每个专家用来预测指定的特定细分市场。重复这个过程，直到所有专家达成一致意见。市场测试：通过营销试点，根据销售结果来测试市场的潜在需求，是一种更直观、更有针对性的方法。

　　需求预测中常用的方法和工具

Tags： 网络趣事  

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