數(shù)據(jù)預測常用方法(常見的數(shù)據(jù)預測方法)
1.常見的數(shù)據(jù)預測有哪些方法
常見的預測方法有單點預測，即確定性預測；區(qū)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(qū)間預測在單點預測的基礎(chǔ)上，給出某次預測值在某一區(qū)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(qū)間預測的基礎(chǔ)上，給出一個概率分布，預測出所有可能出現(xiàn)的結(jié)果，以及對應的概率。這種方法比較全面，能夠給出全局信息，適于風險相關(guān)的分析。目前在氣象、地震、水文和農(nóng)業(yè)相關(guān)方面用的比較多。
2.數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計
描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關(guān)系，同時考慮多個影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結(jié)果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。
四、假設(shè)檢驗
1. 參數(shù)檢驗
參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分數(shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進行的檢驗 。
2. 非參數(shù)檢驗
非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
3.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、掌握基礎(chǔ)、更新知識。
基本技術(shù)怎么強調(diào)都不過分。這里的術(shù)更多是（計算機、統(tǒng)計知識）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)歷來看、以及業(yè)界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
數(shù)據(jù)庫查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數(shù)據(jù)提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學習一些SQL技巧、新的函數(shù)，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統(tǒng)計知識與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎(chǔ)的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡等。
但是還是應該關(guān)注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？行業(yè)知識 如果數(shù)據(jù)不結(jié)合具體的行業(yè)、業(yè)務知識，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產(chǎn)生任何價值的，數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對所在行業(yè)知識、業(yè)務知識有深入的了解。例如：看到某個數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑是什么？是如何取出來的？這個數(shù)據(jù)在這個行業(yè)， 在相應的業(yè)務是在哪個環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的？數(shù)值的代表業(yè)務發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：對于A部門，1、新會員的統(tǒng)計口徑是什么。
第一次在使用A部門的產(chǎn)品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發(fā)展業(yè)務接觸的會員？2、是如何統(tǒng)計出來的。A：時間；是通過創(chuàng)建時間，還是業(yè)務完成時間。
B：業(yè)務場景。是只要與業(yè)務發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務完成后，到成功支付。
3、這個數(shù)據(jù)是在哪個環(huán)節(jié)統(tǒng)計出來。在注冊環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。
4、這個數(shù)據(jù)代表著什么。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個階段？在前面二點，更多要求你能按業(yè)務邏輯，來進行數(shù)據(jù)的提?。ǜ嗍菍慡QL代碼從數(shù)據(jù)庫取出數(shù)據(jù)）。
后面二點，更重要是對業(yè)務了解，更行業(yè)知識了解，你才能進行相應的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價值，不是嗎？對于新進入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來說：行業(yè)知識都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫文章說，數(shù)據(jù)分析思想、行業(yè)知識、業(yè)務知識很重要。我非常同意。
因為作為數(shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點的時候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎(chǔ)去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。
你只有把數(shù)據(jù)先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結(jié)論。
新同學，還是好好花時間把基礎(chǔ)技能學好。因為基礎(chǔ)技能你可以在短期內(nèi)快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉淀下來。
不要過于追求很高級、高深的統(tǒng)計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統(tǒng)計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經(jīng)驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。1、細心。
2、耐心。3、靜心。
數(shù)據(jù)分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數(shù)據(jù)分析過程中，是一個不斷循環(huán)迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結(jié)構(gòu)化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴謹。
而嚴謹一定要很強的結(jié)構(gòu)化思維，如何提高結(jié)構(gòu)化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然后根據(jù)分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結(jié)構(gòu)，慢慢你會形成一套自己的思想。
當然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結(jié)構(gòu)化邏輯思維訓練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎么去考慮這個問題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構(gòu)建整個分析體系的。
四、業(yè)務、行業(yè)、商業(yè)知識。當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應該在業(yè)務、行業(yè)、商業(yè)知識的學習與積累上了。
這個放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進入這個行業(yè)，那么這則是你進入這個行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識的關(guān)系，比作池塘中魚與水的關(guān)系一點都不過分，數(shù)據(jù)（魚）離開了行業(yè)、業(yè)務背景（水）是死的，是不可能是“活”。
而沒有“魚”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務知識，特別是沒有相關(guān)背景的同學。
很簡單，我總結(jié)了幾點：1、多向業(yè)務部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務部門的同事也很愿意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。
4.預測有幾種常用方法
Time Series Analysis Methods
Simple Moving Average Formula
Weighted Moving Average Formula
Exponential Smoothing Model
Logistic Regre等方法都可以解決。
根據(jù)你的實際，最簡單的就是選前幾個月的銷售額進行平均。
也可以將越靠近的月份銷售額給較大的權(quán)重，加權(quán)平均。
還可以將前面的數(shù)據(jù)進行回歸分析，得出下個月的銷售額。
都是理論方法，可能會受到季節(jié)因素、環(huán)境因素、營銷因素等的影響，還有待實際驗證。
5.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實驗數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計要求對應關(guān)系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數(shù)量級和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數(shù)后得到，若用半對數(shù)坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。
6.常用定量預測方法有哪些
定量預測方法有：
加權(quán)算術(shù)平均法
用各種權(quán)數(shù)算得的平均數(shù)稱為加權(quán)算術(shù)平均數(shù)，它可以自然數(shù)作權(quán)數(shù)，也可以項目出現(xiàn)的次數(shù)作權(quán)數(shù)，所求平均數(shù)值即為測定值。
趨勢平均預測法
趨勢平均預測法是以過去發(fā)生的實際數(shù)為依據(jù)，在算術(shù)平均數(shù)的基礎(chǔ)上，假定未來時期的數(shù)值是它近期數(shù)值直接繼續(xù)，而同較遠時期的數(shù)值關(guān)系較小的一種預測方法。
指數(shù)平滑法
指數(shù)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(jù)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(quán)數(shù)，越是近期資料權(quán)數(shù)越大，反之權(quán)數(shù)越小。
(4)平均發(fā)展速度法
(5)一元線性回歸預測法
根據(jù)x、y現(xiàn)有數(shù)據(jù)，尋求合理的a、b回歸系數(shù)，得出一條變動直線，并使線上各點至實際資料上的對應點之間的距離最小。
設(shè)變動直線方程為：y=a+bx
(6)高低點法
高低點法是利用代數(shù)式y(tǒng)=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業(yè)務量與最低業(yè)務量的總成本（或總費用）之差△y，與兩者業(yè)務量之差△x進行對比，求出b，然后再求出a的方法。
7.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些
數(shù)據(jù)分析的三個常用方法：
1. 數(shù)據(jù)趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，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(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)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，對于趨勢線中明顯的拐點，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。
2. 數(shù)據(jù)對比分析
數(shù)據(jù)的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據(jù)。
對比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。在此我向大家推薦一個大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時候，在產(chǎn)品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設(shè)置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，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(zhì)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(shù)據(jù)。
3. 數(shù)據(jù)細分分析
在得到一些初步結(jié)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(guān)鍵的數(shù)據(jù)細節(jié)，而指標本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)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(shù)據(jù)是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)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(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。
8.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺，是一款基于服務總線與分布式云計算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行存儲，支持海量數(shù)據(jù)的處理。
采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務于實戰(zhàn)、服務于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。
