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  • 预测性分析及常用预测方法

    千次阅读 2020-11-06 14:43:18
    预测性分析及常用预测方法 预测的目的 数据分析最重要的目的就是从数据中寻找规律,找到能够指导我们未来实践的原则和方法,是产生智慧的主要途径。所以预测分析是数据分析的终极目的。虽然数据分析承担了很多功能...

    预测性分析及常用的预测方法

    预测的目的

    数据分析最重要的目的就是从数据中寻找规律,找到能够指导我们未来实践的原则和方法,是产生智慧的主要途径。所以预测分析是数据分析的终极目的。虽然数据分析承担了很多功能,但是预测才是最为关键的,所以掌握数据分析和挖掘的预测方法才是数据分析师的看家本领。

    预测包括现象的预测和规律的预测。自然科学的本质上也是对事物的属性、本质和规律的预测。有了对事物的认知和对规律的掌握,我们就能够创造出更多的东西。商业也是如此,我们能够知道影响销售的因素,并能够掌握这些因素的数据,就能够对市场做出精准的预测,从而指导我们商业的决策,做到稳定的发展。但事物具有复杂性,我们无法掌握所有的信息,更无法轻易掌握所有的规律。

    随着大数据、物联网等技术的快速发展和应用,我们会拥有越来越多的数据,在这些数据上通过各种分析技术,我们就能够加工出越来越多的“智慧”,从而就能够知道我们的实践,而我们对未来的预测越来越精准,越来越有效。

    人们总是把数据分析师想象的过于美好,认为做大数据的人能够上知天文,下晓地理,能够准确的预测未来。人类掌握了一些基本的事物发展规律,对人类大脑、情感、心里的认知也逐步深入,但是我们对这些学科的掌握程度还远远达不到准确的预测未来的程度,至少现在还是没有这个能力,未来可能会有。

    我们经常说“以史为鉴”其实就是研究事物发展的历史,为我们研究新的事物做出指导,让我们对未来的事物有更远一点的估计。

    预测的必要性

    事物是复杂的,我们对事物的认知是有限的,正因为如此,事物在发展的过程中会发生超越我们预期的偶然时间和随机时间,我们把这些叫做误差,误差是必然存在的。随着我们对事物的认知越清楚,掌握的信息数据越完善,这个误差就睡越小,偶然时间就会越少。预测不准确的正常的,我们不能因为预测不准确而放弃对事物的预测,掌握未来发展是人类的本能,也是人类进化的动力。

    我们现在出行是,我们会根据地图应用提供的交通流量信息,选择不堵车最近的线路,这是一个典型的应用场景,把大数据当做平台和基础设施的应用场景。未来会有越来越多的这种应用场景,这就是预测在我们的日常生活中,影响着我们的日常生活。

    预测方法;

    1.经验预测法

    经验预测法是最为传统的预测法。如果我们有了丰富的生活阅历和工作经验,那么我们对事物的判断就会更加准确,从而能够做出更加合理的决策。

    我们认为一个优秀的人才一般都在优秀的公司中,所以企业会更加看中应聘者是不是在优秀的公司中工作过,这些都是为了佐证应聘者拥有丰富的相关“经验”。所以优秀的公司,在人才招聘方面的成本越低。而越是一般的公司,用人成本越高——因为我们过度依赖经验来管理。

    经验预测法在生活、工作中有大量的应用实例。人们最容易用自己过去的经验做出判断,所以人们几乎每时每刻都在做经验预测。量化的经验预测是一种数据化的方法。单纯依靠少数人的预测往往风险很高,因为我们每个人的生活经历都是有限的,并且看问题的视角也是有限的,所以对于重大决策,在没有其他更好的方法可以预测是,需要让更多的人一起利用经验来预测,这个方法被称为德尔菲法。

    德尔菲法是通过召集专家开会、通过集体讨论、得出一致预测意见的专家会议法既有联系又有区别。是一种专家预测方法。

    德尔菲法能发挥专家会议法的优点,即能充分发挥各位专家的作用,集思广益,准确性高。能把各位专家意见的分歧点表达出来,取各家之长,避各家之短。同时,德尔菲法又能避免专家会议法的缺点:权威人士的意见影响他人的意见;有些专家碍于情面,不愿意发表与其他人不同的意见;出于自尊心而不愿意修改自己原来不全面的意见。

    德尔菲法的主要缺点是:缺少思想沟通交流,可能存在一定的主观片面性;易忽视少数人的意见,可能导致预测的结果偏离实际;存在组织者主观影响

    2.类比预测法

    事物有很多的相似性,事物发展的规律也有相似性。例如人的成长历程,环境相同,人的成长历程也会有相近之处。当我们“阅人无数”后,基本上能够判断这个人是一个什么样的人。另外,人的行为习惯和思维习惯都有一致性,虽然会发生剧烈的变化,但在大多数情况下都是可以预测的。我们可以根据一个人对一件事情的反应,找到这个人的行为模式,从而预测其未来的行为模式,这就是类比预测法。

    人的行为模式的背后是人的心智模式。无论是九型人格学说还是MBTI的人格测试,其背后都是通过评测人的心智模式来预测人的行为模式,从而为人们找到一个比较好的事业发展规划。通过研究大量人员的行为模式,为个人以后的发展做出知道,这种方式的本质就是类比。

    通过一个行业的发展来类比另一个行业的发展,能够给我们很多的启发。例如智能手机取代了功能手机,苹果打败了诺基亚和摩托罗拉,成为智能手机的领导者。根据智能手机行业的发展规律,我们可以预测未来智能汽车的发展规律,特斯拉的创新性的智能汽车,不止单纯的电动汽车,如果不出意外,特斯拉很可能会彻底颠覆驱车行业,那些原有的行业大佬在未来短短的几年就会重新洗牌。

    就像智能手机一样,我们有理由相信智能汽车早晚会代替现在的功能性汽车。智能设备,智能家具,智能…都是不可逆的一种潮流,代表人类发展的趋势和规律。

    手机行业中,消费者的更换周期为2-3年,所以智能手机在2-3年就颠覆了手机行业原有的潮流。在城市中,消费这更换汽车的周期为5-7年,运用类比的方法,未来的5-7年就是智能手机慢慢取代原有汽车行业。取代是一个缓慢且顺应时代的产物,取代的周期就是消费者的一个更换周期。

    标杆研究也是一种类比的方法,可以通过研究标杆企业的做法借鉴其经营和管理的决策。如果一家公司采用某种管理模式成功解决了一类问题,那么我们也可以采用同样的方法来解决类似的问题。所以当我们对于某些管理问题找不到方法的时候,做简单有效的方法就是寻找标杆企业的做法。学会站在巨人的肩膀上看待问题。

    类比法也有局限性,主要的局限在于类的可比性。类比的本质含义就是同类的或者相近类别之间的对比,如果不具有可比性,则类比的预测就会出现问题。当然,没有两个事物是完全相同的,也没有相同的历史和未来,我们还需要在不同类别中寻找共同点,在这个共同点上找到差异,例如:智能手机用了2年就颠覆了手机行业,那是因为消费者更换手机的周期比较短。汽车行业就不适用这个周期,因为消费者更换汽车的周期要比手机的更换周期长的多。

    所以,我们类比的过程中,我们要思考可比的基础是什么,从而做出预测,对结论进行修订,确保预测的合理性和准确性,并在以后的过程中反思忽略了哪些重要因素,以后在进行预测时,还需要考虑哪些因素。

    3.惯性时间预测法

    惯性预测法是根据事物发展的惯性进行预测,其中最典型的就是趋势分析。炒股的人除了要看基本的股值点数外,还要看趋势线,并根据趋势线来判断什么地方时拐点。

    本质上,惯性只存在于信息不对称的领域,在信息足够对称的情况下,大家转向的风向一致,那么股票价格就不会有这样的波动图形。在信息不够对称的环境下,以信息谋取利润的行业就会有更多的暴力。如果信息已经充分对称了,那么以信息谋取利润的行业就会消失。未来商品的价格会越来越透明,根据信息不对称来销售商品的公司会倒闭。

    时间序列分析模型是最典型的惯性分析法,其本质就是探寻一个事物的数量化指标随时间变化的规律。如果事物完全按照时间顺序发展,则一定会按照一定的规律继续发展下去,如果是向上的趋势,就会继续向上发展;如果是向下的趋势,就会继续向下发展;如果存在周期性,就会按照周期性的规律发展;如果具有循环往复的特征,就会按照循环往复的特征发展下去

    从上面的描述中可以看出时间序列模型最本质的局限;忽略了现在的变化影响因素。即如果事物过去都是向上发展的,则时间序列认为事物还会继续向上发展,但是因为某些因素的原因,出现了下滑,则这个因素不予考虑,会认为是误差或者受随机因素的影响。

    时间序列模型有多种类型,这些类型的分类是从事物变化是否具有规律性来评价的。如果事物的变化很有规律性,而随机影响较小,则可以通过惯性预测法对事物的变化进行预测;如果事物变化是有规律的,但是噪声过大,容易掩盖事物自身的规律,这个时候惯性预测法就不太使用了。噪声的大小是我们是否可以使用惯性预测法来预测的非常重要的因素,噪声大,规律就容易被掩盖,噪声小,我们可以通过趋势来发现事物的规律。

    我们对事物变化规律的认知其实是有限的。一般来说,再利用惯性发探测事物变化规律时,我们能够掌握三种变化规律的探测,分别是季节性、周期性、趋势性。季节性是与时间变化有关系的变化规律。周期性是与变量取值有关系的,盛极而衰,触底反弹。趋势性是随时间呈增长或者下降的趋势,这个趋势可能线性的,也可能是幂级增长或者指数增长。

    4.逻辑关系预测法

    逻辑关系预测法从预测的角度来看是最简单的方法,但从算法探索的角度来看则是最难得方法。两个事物为什么会相关,其背后逻辑是什么,一直困扰着数据分析师。

    沃尔玛的“纸尿裤和啤酒”的事件,让我们觉得纸尿裤和啤酒的销售量有较大的相关性。但是这个相关性能否站的住脚,是否有足够的逻辑解释,是否在任何情况都适用,还是需要数据的支持,没有数据的完美论证。

    在逻辑关系方面,我们可以用各种模型来解读数据,需要不断尝试才能找到一个最佳的逻辑关系。有些逻辑关系只在特殊的情景下才成立,而在其他的情境下就不会成立。逻辑关系的数学模型不是一成不变的,他会随时间、市场状况的变化而变化。

    每个逻辑规律都有其成立的条件。在广告投放初期构建的模型,不见得适合中期和后期;品牌的知名度较低的时候,广告与销售额的关系会被弱化,边际效应显现。当公司的品牌已经非常强大的时候,广告本应该承担一个提醒功能,这个时候如果还是采用说服式广告就非常不妥了,消费者会觉得这是“忽悠”,其自我保护机制显现,导致一些负面的成绩。

    5.比例预测法

    比例是一个数学术语,在数学中,如果一个变量的变化总是伴随着另一个变量的变化,则两个变量是成比例的。我们的日常生活中处处充满着比例。例如:奶茶中奶和茶的比例可以带来不一样的口感,混凝土中砂石、水泥、水的比例,会呈现不同的强度。

    运用比例预测法,其实就是针对以往的数据,对其进行分类汇总整理后,对未来的数据按照一定的比例进行预测,这种比例就是通过以往的数据总结出来的比例。人的行为方式、兴趣爱好在短时间是不会发生较大的变化,我们的预测其实就是在预测人的行为方式和思维,这也就是为什么可以使用比例预测法的原因,因为人的行为方式、兴趣爱好不会轻易改变。

    小编喜欢吃鸡肉,可能再不出现较大的事情之前,这点爱好是不会改变的,通过一段时间的数据收集、汇总、分析。就能够预测出未来的一段时间吃鸡肉的这个概率。一个人的行为方式可能会受到外界因素的影响,可能预测的准确率不会太高。但是如果换做是分析几万,几十万或者更多的人的行为方式兴趣爱好进行整理汇总,在进行预测性分析,那么准确率就会很稳定。

    比例预测法的重点就是在无特殊情况下的一种状态下的预测,例如:一家大型购物中心,前5个月的会员销售占比为50%,那么在第六个月的会员销售占比也会是在50%左右。前5个月的周一到周五的日均销售额为100万,周六周日的日均销售是200万。那么我们可以根据本月工作日和双休日的天数,预测出这个月的一个销售额。

    商业中有一个重要的比例;【10:6:3:1】。讲的是,在每10个顾客中,会有6个人会感兴趣,其中3个人会购买,最终会有1个人进行复购。这个比例在很多销售行业都很适用。这也就是为什么到了一定的节假日,各大商场购物中心花重金进行宣传营销,目的是为了提高10这个基数,基数上升了,最终的3和1也就自然多了。

    比例预测法也有其局限性,比例预测法成立的前提是需要有大量的数据源,但是当数据较少的情况下,比例预测法就没有效果,反而会误导我们的决策。

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    综合评价方法

    简单加权法

    1. 线性加权综合法

    适用条件:各评价指标之间相互独立。

       对不完全独立的情况,其结果将导致各指标间信息的重复,使评价结果不能客观地反映实际。

    主要特点:

      (1)各评价指标间作用得到线性补偿,有一俊遮百丑一见钟情的效果 ;

      (2)权重系数的对评价结果的影响明显;

      (3)对指标数据无量纲化没有特定要求。 


    2.  线性加权综合法 


    主要特点:

    1)突出了各指标值大小的一致性,即平衡评价指标值较小的指标影响的作用;

    2)权重系数大小的影响不是特别明显,而对指标值的大小差异相对较敏感;

    3)要求无量纲指标数据均大于等于1


    逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)




    层次分析法


    主成分分析法


    模糊综合评价法


    聚类分析法


    预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341

    1.插值与拟合方法:小样本内部预测;

    2.回归模型方法:大样本的内部预测;

    3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;

    4.时间序列方法:大样本的随机因素或周期特征的未来预测;

    5.神经网络方法:针对大样本的内部机理复杂的数据的未来预测.




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    中文“预测”的含义在“英语”情境下则有两种含义:

    • evaluate,“估算”,前文归因的方法中,是从因变量Y发现自变量X,也就是Y-->X,“估算”则是“归因”的逆操作——需要从已知的X来推导未知的Y,即X-->Y;

    • forecast,“预测”,基于“时间序列”来预估未来的数据,比如股票走势、业务发展趋势、交易量预估等等;

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    evaluate & forecast


    关于 evaluate

    “估算”常见有两种情况:

    • 基于关联原则来类推,简称“类推法”,也就是先归类,然后推导。比如格子衫、发量少、戴眼镜、男性、程序员这几个特征是高度关联的,知道“格子衫”和“发量少”就能推断出此人职业很可能是“程序员”;

    • 基于目标数据和已知数据存在“函数关系”,简称“函数法”或者“公式法”,即Y=f(X),基于函数规则就能计算得到目标数据Y。比如评估某次产品运营活动对交易产生的影响量(Y),那么对应需要考虑的X可能包含活动覆盖的人群属性、人群数量、活动方式、优惠力度等;


    类推法

    类推法可以分为两种:

    • 相似个体类推相似的个体通常其属性(特征)也具有相似性,如果要推算某个体的某属性,那么找到具有相似性的个体的属性作为预估值即可。

    • 归属群体类推,人以类聚,物以群分,每个类群的整体属性和个体属性差异不会太大(只要不是极端个例),也可以理解为正态分布的群体的某属性的均值可以作为某个未知个体属性的替代值。

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    相似个体类推

    如上图所示,假如现在我们要想估算主体B的属性③的数值(橙色标记目标数据),那么我们可以找到和B类似(AB在属性②、④上相似)且同时具有属性③的主体A,如果主体A的属性③是已知的,那么该数值可以当做主体B属性③的估算值,如果可以匹配的已知相似属性更多,得到的值一般更精确。

    e.g. 要推算京东在微信端交易订单量占整体交易量的占比,可以借鉴唯品会的数据。首先唯品会和京东的业务模式具有较高的相似性——都是电商平台(虽然主要品类结构不一样),主要交易端都是App\PC\Weixin这3个,唯品会和京东都在微信上都有“钱包入口”,整体上覆盖的人群结构也差不多——现在知道了唯品会微信上交易量的占比(数据已经相对稳定),那么该数值可以作为预估京东数据的参考值基准。

    注:因为京东在“发现”页还有入口,而且唯品会和京东的交易量级以及品类结构上存在差异,所以数据还需要进一步调整。


    归属群体类推

    如上图右图,基于背景知识,我们知道要推算的个体X归属于某个群体,那么可以用该群体的属性来推断X的对应属性。

    e.g. 我们到野外偶遇一只不知所名的动物(未知的X),发现此动物尖牙利爪长尾巴(已知属性),这和我们平时见到的猫科动物(归属的群体)特征很匹配,我们知道猫科动物大多数是吃肉的,那么可以推断该动物也很可能不是吃素的(肉食动物)。


    确定相似性可以参考的特征:

    • 空间属性,比如所处地理位置相同,具有类似的结构或者模式,体量差不多,或者归属的群体是一致的等等;

    • 时间属性,所处的时代相同,主体的生命周期差不多等;



    函数法

    目标数据和已知数据存在“函数关系”,即Y=f(X),基于函数规则就能计算得到目标数据Y

    常见的两种函数或者公式如下:

    • 连乘公式,常见于存在转化率或集合包含关系的情况

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    • 加权公式,常见于存在多个成分或分类的情况

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    使用函数法需要明确目标数据的函数表达式,以及需要知道函数表达式中各变量的数值。

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    函数法中,因变量Y和自变量X的具有高相关性。

    使用函数法进行估算的案例,可以参考前文从一道面试题谈数据推算方法

    在该案例中,估算目标用户群数量时用的就是连乘公式。

    该城市总人口1000W,设符合用车条件的人群(16-60)占比为60%(这个数据也可以到国家人口普查数据上找);设上述人群中有互联网产品使用经验的比例为60%(可以查下中国互联网普及率);设有短距离出行需求的人数比例为15%(大多数时候选择的交通工具是地铁、公交、自驾);设该公司在该城市的市场份额为30%(假设要和ofo、摩拜3分天下,这里的30%是假设只有3家投放单车时的值),基于以上假设可以得到目标用户数为:1000W*60%*60%*15%*30% ≈ 16W人

    AhongPlus,公众号:数据分析007从一道面试题谈数据推算方法

    e.g. 假设现在需要预估一次运营活动带来的交易量,那么可以先对交易量“细分”,看看活动覆盖哪些人群、覆盖哪些端口、不同人群或端口的交易转化率(可以参考历史数据或业务经验)等,把每个细分人群细分端口的交易计算出来,再进行加总即可。


    关于 forecast

    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、人群定位变化等、渠道入口发生改变等。

    e.g. 交易预估流程(先用线性回归预测2018年度的总交易,然后拆分到季度)

    注:此处交易是有明显的季节性变化趋势的。

    640?wx_fmt=png

    注:该案例也可以Holt-Winters法来操作,把Residual的部分区分出来。


    时间序列可以分解(decomposition)为4部分:

    参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Decomposition_of_time_series

    • 长期趋势(Trend),比如持续的增长或者降低,这种趋势可能是线性也可能是非线性的(比如S型曲线);

    • 季节变化(Seasonal),通常是一年时间内的周期波动(可能季度、月度或者周等不同时间颗粒度),季节变化通常是因为受到人们活动的周期性的影响而出现的。比如:人行为上的周期性,e.g.一天的作息、一年4季的购衣需求、不同年龄阶段的行为模式等;②周期性的社会活动,e.g.节假日、定期行业集会等;③商业业务的周期性,e.g.唯品会的早10晚8上新、公众号通常在上班前或者下班后发布消息等;

    • 发展周期(Cycle),不同于季节变化,发展周期的时间跨度更长(通常是两年以上),而且和事物的生命周期有关(比如产品的生命周期等);

    • 随机噪声(Reminder,或Residual),不能归于以上3类的部分被称为不规则剩余(Irregular Remainder),可以看做是时间序列数据中的随机成分;

    举个例子,原始时间序列如下图所示:

    数据源:https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/airline-passengers.csv

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    可以分解为3部分(此处不考虑“发展周期”因素):

    640?wx_fmt=png

    注:此处采用Holt-Winters’ additive method来分解,调用函数为statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose


    时间序列预测的流程可以参考下图

    640?wx_fmt=gif

    来源:http://people.duke.edu/~rnau/411fcst.htm


    对于数据转化和预测方法的选择可以参考

    • http://people.duke.edu/~rnau/whatuse.htm


    • https://otexts.com/fpp2/transformations.html

    • https://hbr.org/1971/07/how-to-choose-the-right-forecasting-technique

    • Selecting Forecasting Methods, J. Scott Armstrong


    时间序列预测常见方法:

    • 回归模型对于历史数据进行拟合(可能是线性也可能是非线性),线性的情况意味着长期的变化趋势基本一致(平稳增长或者平稳下降),非线性的情况则说明变化的速度不稳定(比如生长曲线);

    • ARIMA模型,差分自回归移动平均模型(Autoregressive integrated moving average),ARIMA由自回归模型、移动平均模型和差分法结合而来;


      更多参考https://otexts.com/fpp2/arima.html

      https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average

    • Holt Winters'方法,也被称之为季节分解法,将原始时间序列分为level(基线)、trend(变化趋势)、season(季节性波动)3部分;

      更多参考https://otexts.com/fpp2/holt-winters.html

    • 移动平均法(Moving Average),通常用于时间序列比较平稳的情况(stationary);

    • 指数平滑法(Exponential Smoothing),对于参与预测的时间周期进行加权,可以看做是加权版的移动平均法;



    关于时间序列预测的实操(Python)可以参考:

    • https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/time-series-forecasting-methods/

    • https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/


    基于时间序列的趋势预测时,需要注意:

    • 要有完成的观测周期,小心“黑天鹅”现象——火鸡观测了1000天没有被吃掉,不能代表第1001天依然好运,所以完整的观测周期很重要;

    • 数据的周期长短要视具体的业务场景,比如可能考察产品的周期性,也可能是某个用户群等,不同的场景的时间颗粒度也不一样;

    • 发展趋势中需要区分自然因素和“人工”因素,自然因素是不可控的(比如PEST等外部因素的影响),“人工”因素是可控的,在进行预测时最好将不可控的随机成分和可控的稳定成分区分开;

    • 业务发展的预测要考虑市场环境以及产品生命周期,有可能这个市场本身就在缩小,或者产品已经经历了成熟期;

    • 注意观测期和预测期是否会出现一些大的变化,比如产品的功能、业务覆盖的人群、外部市场环境等,对预测指标影响较大的因素出现时,那么观测期的数据和预测期的数据大概率不能“同日而语”,需要进行较大的调整;

    • 其他注意事项可以参考:http://people.duke.edu/~rnau/notroubl.htm


    参考资料:

    • 活动数据,驱动业务的数据分析实战,陈哲,8.3.1

    • http://people.duke.edu/~rnau/411home.htm

    • Forecasting: Principles and Practice,https://otexts.com/fpp2/

    • http://ucanalytics.com/blogs/forecasting-time-series-analysis-manufacturing-case-study-example-part-1/

    • https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/modeling/forecasting-methods/

    • http://www.forexabode.com/forex-school/technical-indicators/moving-averages/which-moving-averages-of-what-time-frames-are-best/

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      数据分析预测也有多种不同的方法,特别是对于刚参与数据分析预测的人来说,也需要了解应该掌握什么样的能力和数据的价值。数据分析和预测是一项重要的内容,其中也将使用四维分析。但是也一定要了解数据分析预测用哪一些常见的方法。

     

      1、描述型分析

     

      这是数据分析预测过程中比较常见。在业务中,这种方法向数据分析师提供了非常重要的一种指标,而且还具备业务衡量的作用。

     

      2、诊断型分析

     

      在数据分析预测的过程中,也可以选择诊断型分析,描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过描述型的一种数据,就能够让数据分析是了解到更多的数据可以渗透到数据的核心。

     

      如果再用上好用的BI工具,如此就能够更快的进入到分析数据的一种过程中,也可以了解所有的一切内容。

     

      3、预测型分析

     

      要说哪一种数据分析预测最为常见,肯定就是预测性分析,能够了解到事情在未来一段时间内发生的可能性,又或者是事情预估的几点,完全都可以通过预测模型去完成,也可以通过各种不一样的数据来达到实现预测的作用,最终和预测的结果紧密联系,在充满不确定的环境下,预测就能够帮助做出更好的决定。

     

      4、指令型分析

     

      指令型分析也是数据分析预测过程中非常重要的,主要就体现数据价值和复杂度的分析,比如了解发生什么为什么会发生,又可能会发生什么来帮助用户决定到底应该选择什么样的措施。通常情况下,指令型分析也并非是单独使用,而是把前面的这些方法完成之后,然后再进行分析方法操作,比如在交通规划分析过程中,了解每条线路行驶的速度是多少,每条路线之间相差多少的距离,那么最终也可以选择到最适合的一条路线,也可以方便于目前的交通管制,有着很好的作用。

     

      在企业中,不是方法越难越有价值,而是越能帮助到业务才越有价值。同样效果前提下,方法越简单越好。因此真正做工作的时候,往往是在时间、数据、业务需求限制下,选择最短平快的方法。

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  • 电商销量预测方法综述

    千次阅读 2021-03-08 15:01:31
    但是销量的预测受影响复杂,传统的基于统计的计量模型,比如时间序列模型等由于对现实的假设情况过多,在实际场景中应用,本文利用R语言和Python梳理并实现了当前主流的电商销量预测方法:第一类是计量统计模型,以...
  • 时间序列预测方法 时间序列预测 (Time Series Forecasting) 背景 (Background) We learned various data preparation techniques and also set up a robust evaluation framework in my previous articles. Now, we...
  • 时间序列预测方法最全总结!

    万次阅读 多人点赞 2021-03-12 00:15:38
    时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息,包括连续型预测(数值预测,范围估计)与离散型预测(事件预测)等,具有非常高的商业价值。需要明确一点的是,与回归分析预测模型...
  • 短时交通预测方法总结

    千次阅读 多人点赞 2020-05-16 17:49:55
    交通流量预测方法可分为三类:统计方法模型、传统机器学习模型和深度学习模型。 一、统计方法模型 1.1 HA模型(History Average Model) Stephanedes 于1981 年将HA模型应用于城市交通控制系统。 算法定义 .....
  • 几种常见预测模型

    万次阅读 多人点赞 2018-03-26 16:14:42
    趋势外推预测方法趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据,寻求事物随时间推移而发展变化的规律,从而推测其未来状况的一种常用预测方法。 趋势外推法的假设条件是: (1)假设事物发展过程没有跳跃式变化,...
  • 呼叫中心话务量预测属时间序列预测范畴,预测方法从简至难,多种多样,但是需要根据实际企业呼叫中心的主要业务、规模、话务来电规律及需达到的服务水平目标进行合理选择。米领通信总结了几种常见的呼叫中心话务预测...
  • 预测方法除主观判断方法外,主要有单变量方法和多变量方法。单变量方法在实际中使用最多,主要涉及分数差分模型、结构模型、贝叶斯预测方法。多元回归方法仍是最常用的多变量预测方法,但对经济时间序列拟合多元回归...
  • 作者简介饭饭爱吃饭,携程高级数据分析师,主要负责旅游领域数据赋能相关工作。对旅游趋势识别与推荐、旅游广告投放、旅游LBS等领域浓厚兴趣。一、背景随着大数据的发展,自然科学、社会科学、...
  • 常见预测模型及算法

    万次阅读 多人点赞 2020-05-01 13:22:18
    如果得到一份数据集,任务是要预测出一系列的值,而在预测任务中,我们大多数都采用的是拟合的方法,这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析,灰色预测模型,神经网络。 时间序列分析 时间序列也叫动态序列,数据...
  • 德尔菲法——意见可靠预测方法

    千次阅读 2019-07-09 08:59:14
    因此,这种预测方法被命名为 德尔菲法 。1946年, 兰德公司 首次用这种方法用来进行预测,后来该方法被迅速广泛采用。  德尔菲法也称专家调查法,是一种采用通讯方式分别将所需解决的问题单独发送到各个专家手中...
  • 建模中的定量预测拟合方法

    千次阅读 2018-08-31 16:25:28
    预测、拟合方法门目繁多,包括定性预测和定量预测,此篇主要归纳定量预测。 时间序列分析 时序预测法 时间序列预测法可用于短期预测、中期预测和长期预测。 具体分为:  简单时序平均数法: 也称算术平均法。...
  • 计算机论文基于循环神经网络的计算机预测方法及其应用研究 然后回顾了临床结果预测常用的几种方法例如 SVMLRRNNLSTMBiLSTM通过对现有方法的分析发现了以下不足的地方在 EHR 数据集上进行临床结果的预测面临许多挑战...
  • 从使用的广义角度上看,数据挖掘常用分析方法主要有分类、聚类、估值、预测、关联规则、可视化等。从数据挖掘算法所依托的数理基础角度归类,目前数据挖掘算法主要分为三大类:机器学习方法、统计方法与神经网络方法...
  • 由于底板构造突水水量的难以预测性,生产中常用底板疏降水量代替突水水量,导致矿井防排水系统建设的主要依据可靠度偏低。以霍州煤电集团大水矿区为例,分析了矿井正常涌水量、最大涌水量和突水水量的区别与联系,基于含...
  • 需求预测方法有很多,按照形式上的不同,需求预测方法可以分为定性预测和定量预测,定性预测备件需求就是以人为观察的方法来确定备件未来需求量,而定量预测备件需求就是采用数学统计的方法科学分析备件需求量。...
  • RNA 二级结构预测方法

    千次阅读 2019-12-13 16:30:42
    1 比较序列分析方法 比较序列分析方法,其工作原理其实比较简单,它以 RNA 序列中互补碱基间的共变联配(英文名称为 covariant-alignment)活动为基础;以已知的 RNA 序列的数据为依据标准,以查找被测算 RNA 序列中...
  • 组合预测的主要思想在于以下事实:不同的预测方法包含有用且独立的信息。 根据阿姆斯特朗(Armstrong,2001)的预测,实践证明了通过结合单个预测来提高预测准确性的证据。 此外,当难以选择最准确的预测方法时,...
  • 并比较了常见评价煤层气孔隙发育测井方法,以沁水盆地榆社-武乡区块的煤岩测试资料为基础,提出了基于储集空间发育的影响因素建立的评价煤层气储层孔隙发育的解释模型,研究认为灰分含量、变质程度、煤体结构是影响研究...
  • 时间序列预测分析方法(一):相关分析

    万次阅读 多人点赞 2019-06-18 14:35:11
    针对特定的预测问题,只是拥有数据还不够,想要从纷繁复杂的数据关系中挖掘出可用于预测的规律或模式,还得运用恰当的分析方法。比如聚类分析,恰当地选择聚类算法,可以按维度将数据适当地分群,根据各类的特征制订...
  • 时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。
  • 数学建模主要方法常用算法概括

    万次阅读 2020-05-15 17:03:39
    数学建模主要方法 规划类方法约束条件求最优解;eg:利用现有资源安排生产以取得最大经济效益; 图与网络:某具体事物之间的联系; 排队论:也称随机服务系统理论,解决性态问题、最优化问题、排队系统的统计...

空空如也

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常见的预测方法主要有