建立预测模型
临床预测模型构建
临床预测模型构建临床预测模型构建是基于现有数据和场景建立计算机模型，通过数学统计方法和机器学习算法对未来临床疾病风险、预测结果、经济效益和医疗决策进行预测。
该技术成为了医疗信息化的重要组成部分，广泛应用于医疗保健、药物研发、人群健康管理等领域。
构建临床预测模型需要基于大量多样化、准确且真实可靠的数据，如个人基本信息、生理指标、影像检查、医学检验、临床病历等。
这些数据被保存在不同的场景和来源中，因此在建立预测模型之前，需要对数据进行采集、整合、清理、归一化和特征提取，以建立可靠的数据仓库和样本数据库，供后续的机器学习算法训练和预测模型构建使用。
当数据准备好之后，就可以开始进行预测模型构建了。
目前比较常用的机器学习算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络和随机森林等。
这些算法各有优点和适用场景，能够对数据进行拟合和预测，进而挖掘出数据背后的特征和规律，建立各自的模型。
而为了使预测模型具有高可靠性和泛化能力，需要进行模型优化、效果评估和验证，以保证模型的正确性和实用性。
除了机器学习算法，临床预测模型的构建还需要考虑一些关键问题，如变量选择、特征工程、模型融合和模型解释等。
对于变量选择，需要借助领域和专家知识，对可能的变量进行筛选和评估，以提高模型的可解释性和规律性。
特征工程则是建立好的模型加入更多的领域知识，通过增加特征或者对特征进行转换，达到提高模型准确性的目的。
模型融合是为了整合多个模型的预测结果，从而提高模型的鲁棒性和泛化性。
模型解释则是为了让医生、科研人员和患者了解模型的启示和指导，提高医学研究和治疗水平。
最后，需要指出的是，临床预测模型构建是一个持续迭代的过程，需要不断完善数据和算法，以达到更好的效果。
同时，需要加强模型的安全性和隐私保护，确保数据得到妥善保护和利用，并最终造福于公众健康。
企业财务预测模型的建立与运用
企业财务预测模型的建立与运用一、企业财务预测模型的概述企业财务预测模型是指利用财务数据，结合市场环境和经济走势，建立一套科学的预测模型，预测企业未来的财务状况，为企业的决策提供依据。
二、企业财务预测模型的建立企业财务预测模型的建立，需要有以下几个步骤：1、确定预测的时间范围和预测对象：确定预测的财务指标、预测时间段和预测的企业部门（如财务部门、市场营销部门）。
2、收集、整理和筛选数据：收集企业相关的财务数据和市场数据，并进行分类、整理和筛选，确保数据可靠性。
3、建立预测模型：建立合适的预测模型，包括趋势分析、比率分析、贡献分析等模型，确保模型适应企业的财务情况。
4、调整和优化模型：对预测模型进行比对分析和调整，确保模型能够更准确的预测财务情况。
5、验证和应用模型：进行预测结果的验证，保证预测准确率高于预期，最后应用模型到实际情况中。
三、企业财务预测模型的运用企业财务预测模型的运用，可以在以下几个方面发挥作用：1、决策支持：财务预测模型可以提供可靠的财务预测数据，为企业的决策提供依据，帮助企业做出更明智的决策。
2、风险控制：企业可以通过财务预测模型，对企业的财务风险进行预判，提前制定风险控制措施，降低风险损失。
3、资金管理：企业可以通过财务预测模型，准确预测企业的资金需求，合理制定资金筹措计划，实现合理运用资金的目的。
4、资源优化：企业可以通过财务预测模型，优化企业的资源配置，合理安排公司的经营规模和市场发展方向。
5、绩效考核：企业可以通过财务预测模型，对企业的财务绩效进行测算和评估，帮助企业制定合理的业务目标和绩效考核指标。
四、企业财务预测模型的案例分析以某化工企业为例，该企业的管理层通过建立财务预测模型，成功解决了财务风险、资金管理和资源优化等问题，并取得良好的经济效益。
在企业的财务预测模型中，包括了趋势分析、比率分析、贡献分析等多个预测模型，以及各种财务指标的预测和分析。
通过预测模型，该企业预计将来三年内的营收将达到20亿元，并且预计净利润同比增长率将达到20%以上。
预测模型的建模方法
预测模型的建模方法预测模型建模是指通过统计学和数学方法，对一些定量变量进行分析和建模，以预测未来的趋势或趋势变化。
在预测模型建模中，通常需要收集历史数据，分析变量之间的关系，并将这些数据应用到预测未来的场景中。
1.线性回归模型线性回归模型是一种常用的预测模型建模方法。
这种模型将一个或多个自变量映射到一个因变量上。
它假设自变量和因变量之间的关系是线性的，可以通过一条直线来表示。
线性回归模型的形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk + εY代表因变量，Xi代表自变量，βi代表自变量对应的系数，ε代表误差项。
通过最小二乘法来确定系数βi的值。
2.时间序列模型时间序列模型是一种对基于时间的数据进行分析的预测模型建模方法。
该模型通过分析时间序列上的趋势和周期性来预测未来的值。
时间序列模型通常包括三个基本组成部分：趋势、季节性和随机性。
趋势是数据呈现出的长期发展趋势；季节性是指数据在时间序列周期内的重复模式；随机性是指数据分布中的不确定性因素。
时间序列模型的建立需要对趋势、季节性和随机性的影响进行分析，并使用时间序列分析方法来估计周期性的长度和因素的效应。
3.人工神经网络模型人工神经网络模型是一种基于大量已知数据训练的预测模型建模方法。
它模拟了人脑的神经网络，并通过对神经元之间的连接进行学习来提高模型的预测准确度。
神经网络模型的训练依靠大量的数据来确定神经元之间的连接权重。
在训练神经网络模型时，需要考虑模型的复杂度和训练数据集的大小。
模型复杂度过高，会导致过度拟合，而模型的容量过小，则会导致欠拟合。
4.决策树模型决策树模型是一种通过树形结构来展示变量间关系的预测模型建模方法。
该模型通过一系列的判断来预测结果。
每个节点代表一个变量，每个分裂代表对该变量进行一个判断。
建立决策树模型时，需要根据数据集来选择最佳的判断变量和判断条件。
在配置决策树模型时，需要考虑树的深度、分支处理的阈值和树的剪枝等因素，这些因素都会影响模型的预测性能。
基于机器学习的数据预测模型建立
基于机器学习的数据预测模型建立随着信息技术不断进步，机器学习(Machine Learning)已经成为人工智能领域的重要分支之一，也是实现数据预测的关键技术。
在这个信息爆炸的时代，如何快速准确地预测数据变化越来越受到各个领域的关注。
本文将介绍基于机器学习的数据预测模型建立的方法和应用。
一、机器学习在数据预测中的应用机器学习是一种通过计算机程序让计算机自己去学习和不断优化结果的技术。
与传统算法相比，机器学习不需要人工干预，而是利用大规模数据进行自我学习，从而不断提高预测能力。
在数据预测中，机器学习可以通过分析历史数据，找到各种潜在的关联规律，用于预测未来的趋势和变化，并给出相应的预测结果。
二、构建机器学习的数据预测模型构建一个机器学习的数据预测模型来预测未来的数据变化趋势需要三个步骤：1. 数据收集和准备。
数据是构建预测模型的基础，必须准确、全面、足够，并且能够反映出事物发展的真实情况。
数据的来源可以是实际应用场景中的历史数据或者模拟数据。
处理数据需要清洗、去噪、缺失值处理、归一化标准化等步骤，以保证数据的准确性和一致性。
2. 选择和训练模型。
根据所要预测的数据类型和预测需求，选择适合的机器学习模型。
常见的机器学习模型有回归模型、分类模型、聚类模型等。
对选择的模型进行训练，可以利用已经准备好的训练数据，通过迭代训练和测试，不断调整模型参数，提高模型预测的能力。
3. 模型预测和应用。
在完成模型的训练和参数调整后，将其应用到实际应用场景中，并通过未知测试数据进行预测。
预测结果可以作为决策的依据，找到未来的趋势和规律，促进应用和发展。
三、基于机器学习的数据预测模型的应用基于机器学习的数据预测模型已经在很多领域得到广泛应用，具体应用包括：1. 股票价格预测。
机器学习模型通过分析股票历史数据中的价格和交易量等特征，预测未来的趋势和价格波动，辅助投资决策。
2. 人工智能领域应用。
机器学习模型可以通过大量的语音、图像、视频等数据，构建智能识别系统，准确识别人脸、语音、物体等信息。
九年级信息科技浙教版(2023)第11课 预测模型构建
新知导入
当根据环境数据如雨量、温度、距离等制订出行计划时，可以遵循以下步骤
01
02
03
04
05
数据收集
我们数熟据悉的分语析音识别和图行像程识别规在应划用中存在备以下选安方全隐案患： 制定
实时调整
新知导入
人工智能在许多领域都能进行预测，包括但不限于以下几个方面：
第11课 预测模型构建
浙教版九年级上册
教学目标
实践意识： • 培养学生主动收集和整理数据集的能力，了解数据来源和选择的重要性
。 • 教授学生如何筛选、清洗和预处理数据，为建立预测模型做好数据准备
。 • 引导学生学习如何使用表格数据建立预测模型，并理解不同预测模型的
优缺点。 • 通过案例分析和实际操作，让学生体验从数据到模型的过程，培养其实
新知讲解
二、神经网络分类模型
我们按照上面的方式收集好样本数据后，进行训练，训练结束后，就 可以对出行方式进行预测了。我们可以输入一个(雨量、温度、距离)的数 值，返回一个出行方式的预测结果，每种出行方式有一个置信度比例。
日积月累
表格数据预测模型，根据预测数据的不同，可以分为如下几种类型:回 归，二分类，多分类，
课堂总结
最后，通过实例演示，我们看到了人工智能如何基于 历史数据预测未来的出行时间，从而帮助人们更好地规 划行程。本堂课不仅让我们对智能预测有了更深入的理 解，也为我们展示了人工智能在出行领域的广阔应用前 景。
板书设计
预测模型构建
知识点 一、构建数据集 二、神经分类模型 三、人工智能预测出行时间
新知讲解
一、构建数据集
构建数据集可以先确定数据采集方式、数据格式、数据范围、采样 频率等信息，再标注、存储和管理数据。最终得到的数据集可以用于各 种数据分析和机器学习任务。对已采集整理的数据进行量化，如雨量由 小到大，可以用0-6之间的数字表示，0为晴天，6为特大暴雨;温度就采 用摄氏温度值出行距离就用距离值即可。出行方式可以列出几种:步行、 自行车、自驾出租车、火车、飞机，依次用0、1、2、3、4、5来表示， 如表12-1。雨量温度、出行距离为影响因素，输出的是实际出行方式。
预测模型临床预测模型的建立与验证
预测模型临床预测模型的建立与验证你的预测模型文章报告是规范的吗？既然前面我们已经对临床预测模型的概念有了基本了解后，那么它具体如何构建以及验证呢？本节我们就讨论下这方面的内容。
临床问题决定研究类型：首选我们要明确具体的临床问题决定研究类型的选择。
临床预测模型可以回答疾病的病因、诊断、患者对治疗的反应和预后等问题。
不同的问题需要设计不同的研究类型。
例如，在病因学研究方面，队列研究可以用来根据潜在的原因来预测疾病是否发生。
关于诊断准确性的临床问题，适合采用横断面研究设计，因为预测因子和结果可能同时发生或在短时间内发生。
为了预测患者对治疗的反应，可以采用队列研究或随机对照试验(RCT)。
对于预测类临床问题，设计队列研究是适用的，因为预测因子和结局有纵向的时间逻辑关系。
评估病因的队列研究需要选择合理的研究对象和控制混杂因素。
在诊断模型的研究中，需要一个“金标准”或参考标准来独立诊断疾病，参考标准的诊断应该在“盲法”状态下进行。
也就是说，参考标准诊断不能依赖于预测模型中预测因子的信息，以避免出现诊断评估偏差。
评估患者对治疗的反应是干预性研究的一种类型。
需要选择合理的研究对象、控制非测试因素的干扰。
在预后模型中，预测因子与结局之间存在纵向关系，研究者通常期望得到疾病在自然状态下的结局，因此前瞻性队列研究是最常见的预后模型，也是最佳的研究设计类型。
构建模型的数量：首先需要回顾文献来确定我们要构建的预测模型的数量:（一）针对具体临床问题目前还没有预测模型。
为了构建一个新的模型，通常需要一个训练集来构建模型，并需要一个验证集来验证模型的预测能力。
（二）目前已有预测模型。
为了构建新的模型，使用验证集来构建新模型，并使用相同的训练数据集来分别验证现有模型和新模型的预测能力。
（三）为了更新现有模型，使用相同的验证数据集来评估这两个模型的预测能力。
关于训练数据集和验证数据集的生成，可以前瞻性地或回顾性地收集数据，其中前瞻性收集的数据具有更高的质量。
疾病预测模型构建的七个步骤
疾病预测模型构建的七个步骤构建疾病预测模型就像搭建一个稳固的房子，得一步一个脚印，缺一不可！我们从最基础的步骤开始吧，大家都准备好了吗？1. 明确目标首先，我们得明确一下这个模型的最终目的是什么。
是为了预测某种疾病吗？还是想了解患者的风险因素？就像做饭前先得知道要做什么菜，才能选好食材嘛！目标越清晰，后面的步骤就越顺利，毕竟“心中有数，手中有活”！1.1 收集数据接下来就是收集数据了。
数据就像是模型的“燃料”，没有了它，一切都成了空谈。
可以通过问卷调查、医院记录，甚至是公开的数据库来获取数据。
要注意，数据的质量可比那新鲜的蔬菜更重要，得确保没有坏掉的部分，免得影响我们的模型。
1.2 数据预处理有了数据，咱们得好好处理一下。
数据预处理就像是给菜洗洗、切切、腌腌，得把原料准备妥当。
需要检查缺失值、异常值，甚至可能要进行标准化处理。
这个步骤虽说繁琐，但可是构建模型的基石，千万不能马虎。
2. 选择模型一旦数据准备好了，接下来就是选择合适的模型。
就像挑选一件合适的衣服，不同的场合需要不同的风格。
我们可以选择逻辑回归、决策树、随机森林等等，各种模型就像是五花八门的服饰，得挑一款最适合的。
2.1 模型训练选择完模型，接着就是训练啦！这一步就像是把衣服穿上身，看看合不合适。
我们将数据分为训练集和测试集，用训练集来训练模型。
要多试几种参数组合，看看哪种效果最好，别怕犯错，“磨刀不误砍柴工”嘛！2.2 模型评估模型训练好后，得进行评估。
用测试集来检验一下模型的准确性，看看能不能在真实场景中表现良好。
就像考试前复习，得知道自己的薄弱环节，以便查漏补缺。
常用的指标有准确率、召回率等，记得做好记录哦！3. 模型优化如果模型的表现不尽如人意，咱们可以进行优化。
这个过程就像是对衣服进行二次修改，看看哪里需要调整。
可以尝试特征工程，增加一些新的特征，或是调整模型的参数，使其更加精准。
3.1 交叉验证为了避免模型过拟合，我们可以使用交叉验证。
预测模型的构建
预测模型的构建
构建预测模型：
①明确预测目标：搞清楚要预测啥，是预测商品销量还是股票走势等。
比如要预测下个月服装的销量。
②收集数据：到处去找相关的数据，可以从数据库、调查问卷等渠道。
例如从公司销售数据库里提取过去几年的服装销售数据。
③数据清理：把数据里的错误、重复、缺失值处理一下。
像有些数据里的明显错误数值要修正，或者把缺失的数据补充上合理的值。
④选择变量：挑出对预测目标有影响的因素当变量。
比如预测服装销量，季节、款式等就可以是变量。
⑤数据划分：把数据分成训练集和测试集。
像80%的数据用来训练模型，20%的数据用来测试。
⑥选择模型：根据预测目标和数据特点选合适的模型，有线性回归模型等。
比如根据销量数据的特点选线性回归来预测。
⑦训练模型：用训练集数据在选好的模型上训练。
就像把服装销量的训练数据放到线性回归模型里训练。
⑧调整参数：对模型里的参数进行调整，让模型效果更好。
例如在某个算法模型里调整权重等参数。
⑨模型评估：用测试集数据评估模型的好坏。
比如看预测的服装销量和实际销量的误差大小。
⑩优化模型：根据评估结果对模型进行优化。
如果误差大就改进。
⑪验证模型：用新的数据再验证优化后的模型效果。
像找新的时
间段的服装销售相关数据来验证。
⑫应用模型：把构建好的模型用到实际预测工作中。
比如用它来预测未来的服装销量走势。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.根据市场预测的范围划分
宏观市场预测
微观市场预测
根据市场预测的范围划分
1.根据市场预测的范围划分
宏观市场预测是指对国民经济发展趋势 的预测，主要预测内容包括汽车市场的总供 给量和总需求量，国民收入水平，物价总水 平，就业情况，投资、金融情况等，是对汽
车企业外部不可控环境因素的预测。
进行预测研究，对于提高汽车企业市场营销水平和市场竞争力
具有重要的现实意义。
1.汽车市场预测的概念
2.汽车市场预测的作用
1.汽车市场预测的概念
1.汽车市场预测的概念
2.汽车市场预测的作用
(1)市场预测是汽车企业进行经营决策的重 要前提。 (2)市场预测是汽车企业制订经营计划的重 要依据。
(3)市场预测可使汽车企业更好地适应市场
工学任务二 汽车市场预测
一、汽车市场预测的概念和作用 二、汽车市场预测的种类和内容
三、汽车市场预测的要求和步骤
四、汽车市场预测的方法
情境描述
蒋丽将你设计的汽车市场调查问卷进行整合，并交给单位领导进
行审核。经过审核，公司领导认可了问卷的设计形式，并委派蒋丽立
即进行实地调查。经过调查，蒋丽写出了一份调查报告。根据这份调 查报告，经过集团董事会讨论决定，公司将于今年年底在松原市正式
定性预测
定量预测
综合预测
现在汽车市场的预测一般都采用以定量分析为主、定量 与定性分析相结合的综合预测分析方法，无论是对汽车市场 的整体运行还是对各车型分市场的变化监测，都是在定量分 析的基础上结合定性分析，进而得出结论。不过，由于汽车 产品品种多，需求范围广，品种间的替代效应强，各种影响 因素复杂，因而用单一的方法进行预测难以取得较理想的预 测结果，一般先采用几种方法进行分析研究，最后进行综合 比较，进而得出预测结论。
可作为预测的初步前提。
2.汽车市场预测的主要步骤
(2)明确预测目标
2.汽车市场预测的主要步骤
(3)收集整理资料
2.汽车市场预测的主要步骤
(4)建立预测模型
2.汽车市场预测的主要步骤
(5)进行分析评价
2.汽车市场预测的主要步骤
(6)修正预测结果和模型， 写出预测总结报告
汽车市场预测方法按预测的性质大致可分为三类
短期预测是指期限为1周至1年的市场预 测，用以确定汽车企业短期任务及制定具体 实施方案，对汽车市场的预测准确性和可靠 性较高。
3.根据市场预测的方法划分
Hale Waihona Puke 定性预测综合预测定量预测
3.根据市场预测的方法划分
定性预测是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰 富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的 历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判断能 力对事物的未来发展作出性质和程度上的判断，然后 再通过一定形式综合各方面的意见，作为预测未来的 主要依据。
2．定性预测的方法
(2)专家调查法，又称德尔菲法
专家调查法是采用大量匿名调查表的方式，通过函询征求专 家意见并对各种意见汇总整理，将其作为参考资料，再以匿名函
的形式寄给各位专家，不断征询、修改、补充和完善，如此反复
多次，直至多数专家看法一致或不再修改自己的意见时，最终得 出一套完整的预测方案。
2．定性预测的方法
2．定性预测的方法
(1)专家座谈法
(2)专家调查法，又 称德尔菲法
2．定性预测的方法
(1)专家座谈法
专家座谈法是指汽车企业邀请对汽车市场预测有长期研究、
或熟悉汽车市场领域情况、或具有丰富汽车市场营销实践经验的 有关专家，以开调研会的方式从与会专家身上获取预测对象的信
息，经归纳、分析、判断和推算，预测汽车市场未来发展趋势。
1．定性预测的概念
(1)按发展时间顺序类推
(2)局部类推总体
1．定性预测的概念
(1)按发展时间顺序类推
按时间发展顺序类推即利用某一事物和与其相似的其他事物
在发展时间上的差别，把先发展事物的表现过程类推到后发展的 事物上去，从而对后发展事物的前景作出预测。
1．定性预测的概念
(2)局部类推总体
局部类推总体即通过抽样调查研究某些局部或小范围的状况， 去预测整体和大范围的状况。
3.根据市场预测的方法划分
定量预测是指使用历史数据或因素变量来预测需 求的数学模型，是根据已掌握的比较完备的历史统计 数据，运用一定的数学方法进行科学的加工整理，借 以揭示有关变量之间的规律性联系，用于预测和推测 未来发展变化情况的一类预测方法。
3.根据市场预测的方法划分
综合预测是从宏观的角度对关系市场全局的指标
数人的正确意见被忽视的情况；可能受到权威的影响，与会者不
能畅所欲言。
2．定性预测的方法
(2)专家调查法，又称德尔菲法
专家调查法是在20世纪40年代末期由美国兰德公司首创并率 先使用的，是专家座谈法的发展。这种方法现在已经成为国内外
广为应用的预测方法，既可用于汽车微观市场预测，也可用于汽
车宏观市场预测，尤其是当缺乏必要的历史统计数据且用其他方 法预测有困难时，采用该方法是非常适合的。
进行综合分析和科学预测的方法。
1.汽车市场预测的 要求
2.汽车市场预测的
1.汽车市场预测的要求
(1)准确性 (3)整体性
(2)可靠性
1.汽车市场预测的要求
(1)准确性
无论是汽车生产部门还是销售部门，在进行汽车市 场预测时首先必须准确地选择和确定预测对象，这一步 至关重要。在正确选择预测对象的基础上，还必须选择 合适的预测方法和手段进行准确的分析和判断，才能达 到预期的效果。
工学任务测试表
1.任务名称 汽车市场预测 请你根据情境描述的内容进行汽车市场预测，写出预测 报告。完成的预测报告要求如下。 (1)查找的资料要整理分析，得出相应的预测报告。 (2)每个人上交一份某行业的市场预测报告。 (3)小组总结并制作PPT，每组派一个人进行现场汇报。
2.任务要求
3.汽车市场预测报告粘贴处 4.学生自评
调研会的规模一般不大，与会专家人数不超过10人。
2．定性预测的方法
(1)专家座谈法
这种方法的优点是可以在较短的时间里充分利用专家群体的
创造性思维和专长，对预测对象进行评估和推算，及时掌握第一
手的预测信息。它的缺点是由于参加的人数及人的认识有限，不 易全面地收集到各种意见；易出现大多数人的意见被采纳，而少
2.汽车市场预测的主要步骤
(1)提出问题和设想
(4)建立预测模型
(2)明确预测目标
主要步骤
(5)进行分析评价
(3)收集整理资料
(6)修正预测结果和模型 ，写出预测总结报告
2.汽车市场预测的主要步骤
(1)提出问题和设想
在市场经济条件下，汽车企业在生产经营
过程中常会遇到许多问题，也会在汽车新车型 开发等方面产生有关设想，这些问题和设想均
1.汽车市场预测的要求
(2)可靠性
汽车工业作为支柱产业，本身是国民经济系统的一
部分，因此在进行预测时必须考虑其各个相关子系统的
影响，并以系统的观点进行预测。
1.汽车市场预测的要求
(3)整体性
汽车企业的任何一项预测工作往往要以其他方面的
预测作为基础。例如，汽车配件厂决定是否生产某种汽
车的总成，其经济效益预测就必须建立在技术预测、需 求预测、生命周期预测以及原材料预测的基础上。
以汽车市场定性预测为例进行
介绍
1．定性预测的概念
2．定性预测的方法
1．定性预测的概念
汽车市场定性预测是以汽车市场的发展规律为基本出 发点，主要是考虑汽车市场环境因素的变化，运用逻辑学 的方法来预测汽车市场未来发展趋势。
1．定性预测的概念
这种方法主要依靠汽车市场营销调研，采用少量数据 和直观材料，再利用预测人员的知识和经验对汽车市场未 来状况作出判断。这种方法有时也用来推算汽车市场在未 来的数量表现，但主要用来对其未来的性质、发展趋势和 发展转折点进行预测，适合用于数据缺乏的预测场合，
短期预测
2.根据市场预测的期限划分
长期预测是指预测期限为5年以上的市场 预测，一般只对汽车市场的发展趋势进行估 计，预测的误差较大。
2.根据市场预测的期限划分
中期预测是指预测期限在1年以上、5年 以下的市场预测，用以制定汽车企业的中期 发展规划，对汽车市场的发展趋势预测误差 一般较小。
2.根据市场预测的期限划分
成立一家汽车4S店，同时开始尝试销售5个品牌的轿车，每个品牌包
含3～5个车型。为此，公司决定再次派蒋丽对近期国内轿车市场进行 预测，并形成报告，为公司最终选定经营的品牌和车型提供依据。
相关知识
在现代市场经济环境下，汽车企业要在激烈的市场竞争中 获得优势，除了要有正确的市场营销观念外，还要能够作出正 确、科学的营销决策，这就要求汽车企业不仅要进行市场营销 调研，还需要对汽车市场进行预测。汽车市场预测是汽车企业 经营决策的基础，因此，加强对具有特殊运行规律的汽车市场
1.根据市场预测的范围划分
微观市场预测是指在一定的国民经济宏 观条件下，对影响汽车企业生产经营的汽车 市场环境、营销活动及其指标的变化趋势进 行预测，这是对汽车企业可控环境因素进行
的预测。
2.根据市场预测的期限划分
根据市场预测的期限划分
汽车市场预测可分为
汽车市场的
长期预测
(也称战略预测)
中期预测 (也称战术预测)
5.小组互评
6.教师点评 成 绩 优____ 良____ 中____ 及格____ 不及格____