第三讲 数据处理与预测技术
数据库的数据预测与预测
数据库的数据预测与预测在当今信息技术高速发展的时代，数据库的重要性日益凸显。
数据库作为存储和管理大量数据的关键工具，不仅可以提供数据的集中存储和高效检索，还能通过数据分析和预测等功能帮助企业做出明智的决策。
数据预测与预测作为数据库的一项重要功能，可以帮助企业对未来的发展做出准确的判断和决策。
本文将探讨数据库的数据预测与预测的原理、方法以及在实际应用中的一些案例。
一、数据预测与预测的原理数据预测与预测是基于数据库中的历史数据，通过分析这些数据的规律和趋势来预测未来的发展情况。
其原理主要包括以下几个方面：1. 数据收集与清洗：首先需要从数据库中选取合适的数据，并对其进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与建模：通过统计分析和建模技术，对历史数据进行挖掘，找出其中的规律和趋势，以建立预测模型。
3. 模型评估与优化：对建立的预测模型进行评估和优化，确保其准确性和可靠性。
4. 预测与应用：基于建立的预测模型，对未来的数据进行预测，并将预测结果应用到实际决策中。
二、数据预测与预测的方法数据预测与预测的方法有多种多样，常用的主要包括以下几种：1. 时间序列分析：时间序列分析是对一系列按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法，主要包括趋势分析、周期分析和季节性分析等。
适用于对一段时间内的数据进行趋势和周期性的预测。
2. 回归分析：回归分析通过对相关数据进行回归建模和分析，预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。
适用于对多个因素共同影响下的数据进行预测。
3. 神经网络方法：神经网络方法模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，通过训练网络并调整网络的连接权值来实现数据的预测。
适用于对非线性问题进行数据预测。
4. 数据挖掘方法：数据挖掘方法通过对大规模数据的分析和挖掘，发现其中的关联和规律，从而实现数据的预测。
适用于对大量数据和复杂关系进行预测。
三、数据预测与预测的实际应用数据预测与预测在实际应用中有广泛的应用领域，以下以销售预测和股票预测为例，说明其应用价值和效果：1. 销售预测：通过对历史销售数据进行分析和预测，可以帮助企业预测未来销售情况，从而制定合理的生产计划和销售策略。
预测模型数据处理方法分解课件
目录
• 预测模型数据处理概述 • 数据清洗 • 数据探索 • 数据转换 • 数据标准化 • 数据归一化 • 数据降维
预测模型数据处理概述
数据处理的重要性
数据质量影响模型精度
01
数据处理是模型构建的基础
02
数据处理有助于发现数据内在规律
03
数据处理的流程
数据收集 数据清洗
数据降维
主成分分析（PCA） 01 02
t-SNE
t-SNE使用非线性映射将高维数据点 映射到低维空间，同时尽量保持数据 点之间的相似性。它常用于数据聚类 和可视化。
LDA（线性判别分析）
监督学习降维方法
LDA通过找到一个投影方向，使得不同类别的数据在 这个方向上有最大的类间差异和最小的类内差异。它常 用于分类问题的特征提取。
数据可视化
数据转换
特征工程
01
特征选择
02 特征构造
03 特征转换
特征选择
基于统计的方法
基于相关性或冗余的方法
使用卡方检验、信息增益等统计方法 评估每个特征与目标变量的相关性。
通过计算特征间的相关性或冗余度来 选择最重要的特征。
基于模型的方法
通过训练模型来选择最重要的特征， 如使用决策树、随机森林等模型进行 特征选择。
数据归一化
最大最小归一化
区间归一化
对数归一化
将数据的对数转换到指定的最小值和最大值之间。
对数归一化方法适用于处理正比例增长的数据，通过 取对数将数据转换到等比例的尺度上，然后再进行缩 放。计算公式为：$normalized_value = frac{log(original_value) min_log_value}{max_log_value - min_log_value}$。
资产管理的数据分析和预测技术
模型优化和调整
模型参数调整： 通过不断调整 模型参数，提 高预测精度和
稳定性
模型融合：将 多个预测模型 进行融合，降 低单一模型的 误差，提高整
体预测效果
特征选择与提 取：根据业务 需求和数据特 点，选择和提 取对预测结果 影响较大的特
征
模型监控与预 警：实时监控 模型运行状态， 及时发现和解 决潜在问题， 确保模型持续
非结构化数据：文本、图 片、视频等形式的数据
数据清洗和预处理
数据清洗：去 除重复、缺失、 异常值，确保
数据准确性
数据转换：对 数据进行格式 化、归一化等 处理，使其更
易于分析
数据筛选：根 据需求筛选出 相关数据，去 除无关或冗余
信息
数据整合：将 多源数据进行 整合，形成统 一的数据集， 便于后续分析
欺诈检测：利 用大数据分析 技术检测金融 欺诈行为，保 障资金安全。
企业资产管理中的数据分析和预测技术应用
案例介绍：某企业 利用数据分析和预 测技术进行资产管 理，提高资产利用 率和降低运营成本。
技术应用：采用机器 学习算法对资产性能 进行预测，及时发现 潜在故障，优化维修 计划。
数据分析：通过大数 据分析，了解资产使 用情况和运行规律， 为企业决策提供数据 支持。
05
资产预测模型
时间序列预测模型
适用场景：适用于具有时间 依赖性的资产数据，如股票 价格、汇率等
定义：基于时间序列数据， 通过分析时间序列的历史数 据来预测未来的趋势和变化
常用算法：ARIMA、指数 平滑等方法
优势：考虑了时间因素，能 够更好地捕捉时间序列数据
的内在规律和趋势
回归分析预测模型
简介：回归分析 预测模型是一种 通过数学统计方 法，利用历史数 据来预测未来资 产价格走势的模 型。
数据科学的数据处理与分析技术
数据科学的数据处理与分析技术数据科学在当今信息时代中扮演着至关重要的角色。
随着大数据的迅速增长，数据科学家需要掌握有效的数据处理和分析技术，以从海量数据中提取有价值的洞察。
本文将介绍数据科学中常用的数据处理与分析技术，并探讨其在实际应用中的作用。
一、数据处理技术在数据科学的实践中，数据处理是一个必不可少的环节。
通过对数据进行清洗、转换和整合，数据科学家能够获得高质量、易于分析的数据集。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据集中的缺失值、异常值和重复值进行处理。
为了确保数据的准确性和一致性，数据科学家需要运用各种方法来清洗数据。
首先，他们会检查数据集中是否存在缺失值。
如果有，可以选择删除该行或者使用插值等方法填充缺失值，以确保数据的完整性。
其次，异常值的处理也是数据清洗的重要一环。
异常值可能会对分析结果产生较大的干扰，因此需要进行识别和处理。
常用的方法包括使用统计学原理或者离群值检测算法来判断是否存在异常值，并决定如何处理这些异常值。
最后，数据中的重复值也需要进行清洗。
重复值会导致分析结果失真，因此需要进行去重操作，确保每条数据只出现一次。
2. 数据转换数据转换是指对原始数据进行转换，使之符合分析的需求。
常见的数据转换操作包括数据格式转换、数据归一化和数据编码等。
数据格式转换常用于将数据从一种格式转化为另一种格式，如将日期格式进行转换，或者将数据从文本形式转换为数值形式。
数据归一化是指将数据按比例缩放，以消除不同变量之间的量纲差异。
常用的归一化方法包括最小-最大归一化和z-score归一化。
数据编码主要用于将非数值型数据转换为数值型数据。
例如，将类别型变量进行独热编码，将有序变量进行标签编码等。
3. 数据整合数据整合是指将多个数据集合并为一个，以提供更全面的数据信息。
在实际应用中，数据科学家通常需要从不同的数据源获取数据，并通过合并操作将它们整合在一起，为后续的数据分析提供便利。
二、数据分析技术除了数据处理技术，数据科学家还需要掌握各种数据分析技术，以发现数据背后的规律和模式，为决策提供科学依据。
气象数据处理与预测技术研究
气象数据处理与预测技术研究气象数据处理和预测技术是气象科学领域中最核心和基础的内容。
气象数据处理技术主要指对气象观测数据进行质量控制、数据补全、异常值剔除、空间插值、时间插值、统计分析等操作，目的是获得更加可靠和精确的气象数据。
气象预测技术则利用现代气象数值模型、遥感技术、人工智能等方法，对未来气候变化进行预测，为各类气象灾害的预警和应对提供依据。
气象数据处理技术是气象预测技术的基础，只有处理好原始数据，才能得出可靠的预测结果。
数据质量控制是气象数据处理中最重要的环节之一。
针对不同类型的气象观测数据，需要采取不同的质控方法和流程。
例如，对于气压观测数据，应该进行高度纠正、气压垂直梯度校正、风速垂直梯度校正等处理；对于降水观测数据，应该进行雨量加仪检查、雨量计漏读处理、虚假降水数据判别等处理。
除了常规的数据质量控制方法外，还需要结合新的技术手段，如遥感技术、人工智能等，对数据进行更加深入和全面的检查和控制。
数据补全和异常值剔除是气象数据处理中的两个重要环节。
由于气象观测数据的不连续性和不均匀性，以及设备故障等原因，气象数据存在着缺失和异常值等问题。
为了能够得到完整的数据序列，需要采取相应的填补和补充措施。
目前，常见的数据补全方法包括多元插值、时间序列模型和统计分布模型等。
此外，异常值剔除方法也是同样重要。
异常值对气象数据的统计分析和模型建立都会产生很大的影响，因此需要采用科学的方法对异常值进行识别和剔除。
空间插值和时间插值是气象数据处理中常用的方法，也是预测模型的基本环节。
由于气象站点的空间分布不均匀，导致了气象观测数据的空间不连续性。
为了得到空间上的连续变量场，需要采用空间插值方法，常见的插值方法有多项式插值、反距离加权插值、克里金插值等。
而时间插值则是针对数据时序上的不连续性问题，常见的时间插值方法有线性插值和样条插值等。
空间插值和时间插值方法的选择应该根据气象观测数据的特点和研究目的进行深入分析和选择。
《数据分析：如何进行数据分析和预测》
《数据分析：如何进行数据分析和预测》随着数据科学的逐渐成熟，数据分析在各行各业中得到广泛应用。
数据分析通过收集、处理和解释数据，帮助企业和个人做出更明智的决策。
本文将介绍一些数据分析的基本方法和常用工具，以及如何利用数据分析进行预测。
数据分析的基本方法数据分析的基本方法包括数据收集、数据清洗、数据处理、数据可视化和数据建模等，下面我们将简要介绍每个步骤。
1. 数据收集：收集数据是数据分析的第一步。
数据可以来自于各种渠道，例如企业内部的数据库、社交媒体平台等。
在数据收集时需要考虑数据的质量和完整性，以确保后续分析的可靠性。
2. 数据清洗：在数据收集后，需要对数据进行清洗。
数据清洗包括去重、处理缺失值、处理异常值等。
这一步的目的是确保数据的准确性和一致性。
3. 数据处理：数据处理将数据转化为可用于分析的形式。
数据处理包括数据转换、数据集成、数据归约和数据规范化等。
4. 数据可视化：数据可视化将数据转化为图表，以便更好地理解数据。
数据可视化包括直方图、线性图、散点图等可视化方式。
5. 数据建模：数据建模是指将数据用于预测和预测模型的创建。
数据建模包括监督式学习、无监督式学习、半监督式学习等。
数据分析的常用工具数据分析中有许多常用的工具，例如：1. Python：Python是一种流行的编程语言，被广泛用于数据科学领域。
Python有许多适用于数据科学的库和框架，例如Pandas、NumPy和SciPy 等。
2. R语言：R语言是另一种流行的数据科学语言，也被广泛应用于数据分析。
R语言有许多适用于数据科学的库，例如ggplot2、dplyr和tidyr等。
3. Excel：Excel是许多企业和个人所熟知的工具，它也可以用于数据分析。
Excel中有许多适用于数据分析的函数和工具，例如图表和数据透视表等。
4. Tableau：Tableau是一款流行的数据可视化工具，可以将数据转化为漂亮的图表和视觉化方式。
如何进行数据处理中的数据预测(三)
数据预测在当今信息时代中扮演着重要角色。
无论是企业的决策制定、市场的趋势分析，还是个人的生活规划，数据预测都可以提供有力的支撑和指导。
本文将探讨如何有效进行数据处理中的数据预测，以实现更准确、更可靠的结果。
一、数据预测的背景与意义数据预测是指通过对已有数据的分析和建模，利用统计学和机器学习等方法，预测未来的数据趋势和变化情况。
这对于企业来说，可以提前预知市场需求的变化，制定相应的生产和销售策略；对于个人来说，可以帮助规划未来的职业发展和投资方向，避免盲目决策带来的风险。
二、数据预测的方法和技术数据预测的方法和技术多种多样，常见的有时间序列分析、回归分析、神经网络等。
其中，时间序列分析适用于研究随时间变化的数据，如股票价格、气温等；回归分析可以研究变量之间的关系，如销售额与广告投入之间的关系；神经网络则可以模拟人类大脑的神经元网络，识别和解读复杂的数据模式。
三、数据预测的前期准备工作数据预测的准确性和可靠性很大程度上依赖于前期的准备工作。
首先，需要明确预测的目标，并确定所需的数据类型和时间范围。
然后，要搜集、整理和清洗相关的历史数据，确保数据的完整性和准确性。
此外，还需要对数据进行探索性分析，了解数据的特征和分布情况，为后续的建模和预测提供基础。
四、数据预测的建模和验证在进行数据预测之前，需要根据实际情况选择合适的建模方法。
一般来说，可以采用传统统计方法建立数学模型，也可以使用机器学习算法训练模型。
无论选择何种方法，都需要将数据划分为训练集和测试集，以验证模型的效果。
训练集用于模型的训练和参数调整，而测试集用于评估模型的预测能力。
五、数据预测的结果分析和应用通过建立和验证模型后，就可以进行数据预测。
预测的结果需要进行详细的分析和解读，以揭示其中的规律和关联。
可以通过可视化的方式展示预测结果，比如使用折线图、柱状图等。
此外，还要及时反馈和调整模型，使预测结果不断趋近实际情况，并将预测结果应用于实际需求中。
如何进行数据处理中的趋势预测(三)
趋势预测是数据处理领域中一个重要而又具有挑战性的任务。
无论是商业还是科学研究，准确的趋势预测都能为决策者提供重要的参考和指导。
本文将探讨如何进行数据处理中的趋势预测。
1. 概述趋势预测的重要性趋势预测是在过去数据的基础上，使用数学模型和算法对未来数据进行推测的过程。
它可以应用于市场预测、交通规划、自然灾害预警等领域，帮助人们制定合理的策略和规划。
准确的趋势预测可以提前发现问题、降低风险，并为决策者提供决策依据。
2. 数据收集与预处理在进行趋势预测之前，我们首先需要收集足够的历史数据。
这些数据包括时间序列数据、过去发生事件的相关信息等。
然后，我们需要对原始数据进行预处理，包括去除异常值、处理缺失值、数据平滑等。
预处理能够提高模型的准确性，排除外界因素对结果的影响。
3. 常用的趋势预测方法统计方法统计方法是最常见且简单的趋势预测方法之一。
其中包括移动平均法、指数平滑法、线性回归等。
移动平均法通过计算时间序列中某一连续时间段内的平均值来估计未来趋势。
指数平滑法则将不同时间点的数据赋予不同的权重，计算加权平均值来预测未来趋势。
机器学习方法随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法在趋势预测中得到广泛应用。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些算法通过学习历史数据的模式和规律，构建预测模型进行未来趋势预测。
时间序列分析方法时间序列分析方法是专门用于处理时间相关数据的方法，能够更好地捕捉数据内在的趋势和周期性。
其中著名的模型包括ARIMA模型、ARCH模型等。
ARIMA模型根据时间序列的平稳性和自相关性对未来数据进行预测，ARCH模型则对数据的条件异方差建模，考虑了波动性。
4. 模型评估与优化预测模型的准确性对于趋势预测的可靠性非常重要。
在使用模型进行预测后，我们需要通过评估指标来判断模型的性能。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
如果模型的预测结果与真实值存在偏差，我们可以通过调整模型参数、增加特征等方式进行优化。
数据挖掘与预测分析技术与应用与数据分析技术
数据挖掘与预测分析技术与应用与数据分析技术数据挖掘和预测分析技术是现代信息时代的核心工具之一，其在各行各业的应用得到了越来越广泛的认可和使用。
本文将重点讨论数据挖掘和预测分析技术的概念、方法和应用，并探讨与之密切相关的数据分析技术。
一、数据挖掘和预测分析技术的概念和方法数据挖掘是一种从大量数据中提取出有用信息的过程。
通过使用各种算法和技术，数据挖掘可以揭示数据中的隐藏模式、关联关系和趋势，以及发现其中的异常和规律。
其目的是通过对数据的挖掘和分析，为决策提供有力的依据和参考。
预测分析是基于过去和现有数据的统计建模和分析，用来预测未来事件或趋势的一种方法。
通过对历史数据的分析，预测分析可以确定事件之间的关系，并构建预测模型。
这些模型可以用来预测未来的趋势、结果或潜在问题，为企业和组织提供有效的决策支持。
在数据挖掘和预测分析技术中，常用的方法包括分类、聚类、关联规则和时间序列分析等。
分类是指通过训练数据集构建分类模型，然后将新数据进行分类。
聚类是将数据集中的对象划分为相似的群组。
关联规则是揭示数据项之间的关联性和依赖关系。
时间序列分析是研究数据随时间变化的趋势和模式。
二、数据挖掘和预测分析技术的应用数据挖掘和预测分析技术在各个领域都有广泛的应用。
在市场营销领域，企业可以利用数据挖掘技术来了解客户需求和行为，制定个性化的广告和推销策略。
在金融领域，数据挖掘和预测分析可以帮助银行和投资机构进行风险评估和预测，以及投资组合优化。
在医疗健康领域，数据挖掘和预测分析可以用来预测疾病的发生和发展，提供个性化的治疗方案和预防策略。
此外，数据挖掘和预测分析技术也被广泛应用于制造业、交通运输、能源管理、人力资源和社交媒体等领域。
在制造业中，数据挖掘和预测分析可以优化生产计划和提高产品质量。
在交通运输领域，这些技术可以帮助调度和路径规划，提高运输效率和减少拥堵。
在能源管理领域，数据挖掘和预测分析可以帮助优化能源使用和节约成本。
预测模型数据处理方法分解课件
可视化技术概述
可视化技术是指将数据以图形或图像的方式呈现出来，以便更好地理解数据的结构和特征。
可视化技术的分类
可视化技术可以分为静态可视化、动态可视化和交互可视化等类型。
可视化技术的应用场景
在数据处理中，可视化技术可以应用于数据探索、数据挖掘、数据报告等任务，通过将数据以图形或图像的方式呈现出来，可以帮助人们更好地理解数据和发现数据中的规律和模式。
03
02
01
05
CHAPTER
数据处理进阶技术
集成学习是一种通过构建多个模型并将它们的预测结果进行综合的方法，以提高预测精度和稳定性。
集成学习概述
集成学习可以分为两类，即个体学习器独立并行构建的并行集成方法和个体学习器相互依赖串行构建的串行集成方法。
集成学习的分类
在数据处理中，集成学习可以应用于分类、回归、聚类等任务，通过将多个模型的预测结果进行综合，可以提高模型的泛化性能和鲁棒性。
过拟合
模型在训练数据和测试数据上表现都不理想，原因是模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式和关系。
欠拟合
采用正则化、增加数据量、特征选择、集成学习等技术来处理过拟合和欠拟合问题。
处理
准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC等。
评估指标
选择
应用
根据具体问题和数据特点选择合适的评估指标。
在模型评估过程中，使用评估指标来衡量模型的性能，并根据评估结果进行模型优化和改进。
基于统计模型的方法： 使用统计模型（如正态分布）来确定异常值。
L1范数归一化： 将数据缩放到单位L1范数范围内。
注意事项：
避免数据特征的过度放大或缩小。
处理方法：
L2范数归一化： 将数据缩放到单位L2范数范围内。
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趋势外推
• 数学模型的种类
• • • • • • • • • • 线性函数 二次函数 多项式函数 幂函数 指数函数 双曲线 对数函数 修正指数曲线 龚柏兹曲线 皮尔曲线
数学模型
• • • • • • • 按照人口数和消费水准两个基本因素来推算市场需求量的公式： 按照人口数和消费水准两个基本因素来推算市场需求量的公式： s=j×g × j 表示人数（户数） g表示人均消费水平 表 s 示市场需求预测值 如果人口数处于静态，消费水准是动态，则公式为： 如果人口数处于静态，消费水准是动态，则公式为： s=j×[g×(1+x1)n] × × X1表示消费水准年成长率 ; n 表示期数 如果商品不是每人都需要的，应现调查需求者的比重（f）：
第三讲 数据采集及预测技术
本章要点
• • • • •
1.了解数据预处理方法 2.了解定性预测的基本方法。 3.把握马尔科夫链预测市场占有率的基本原理和步骤 4.掌握回归分析进行收入预测的方法及程序 5.掌握时间序列分解模型的基本步骤
1 数据采集案例分析
• 某数码摄像机生产厂家准备投资生产一种 新型的数码相机，为了了解现有数码相机 的生产者状况，该厂决定对本地区几个主 要的品牌进行一次调查。为此，调查人员 以问卷方式展开调查，借助于计算机对数 据进行了基本处理，并在数据统计基础上 进行了初步的市场内竞争者分析，本案例 介绍了改项目问卷设计、数据录入、数据 整理及数据分析的过程。
德尔菲法的一般工作程序如下：
• （1）确定调查目的，拟订调查提纲。首先必须确定目标， 拟订出要求专家回答问题的详细提纲，并同时向专家提供 有关背景材料，包括预测目的、期限、调查表填写方法及 其它希望要求等说明。 • （2）选择一批熟悉本问题的专家，一般至少为20人左右， 包括理论和实践等各方面专家。 • （3）以通信方式向各位选定专家发出调查表，征询意见。 • （4）对返回的意见进行归纳综合、定量统计分析后再寄 给有关专家，如此往复，经过三、四轮意见比较集中后进 行数据处理与综合得出结果。每一轮时间约7到10天，总 共约一个月左右即可得到大致结果，时间过短因专家很忙 难于反馈，时间过长则外界干扰因素增多，影响结果的客 观性。 •
头脑风暴法
• 采用头脑风暴法组织群体决策时，要集中 有关专家召开专题会议，主持者以明确的 方式向所有参与者阐明问题，说明会议的 规则，尽力创造在融洽轻松的会议气氛。 一般不发表意见，以免影响会议的自由气 氛。由专家们“自由”提出尽可能多的方 案。
头脑风暴法应遵守如下原则：
1．庭外判决原则。对各种意见、方案的评判必须放到最后阶段， 此前不能对别人的意见提出批评和评价。认真对待任何一种设想，而 不管其是否适当和可行。 • 2．欢迎各抒己见，自由鸣放。创造一种自由的气氛，激发参加 者提出各种荒诞的想法。 • 3．追求数量。意见越多，产生好意见的可能性越大。 • 4．探索取长补短和改进办法。除提出自己的意见外，鼓励参加 者对他人已经提出的设想进行补充、改进和综合。 • • 为便提供一个良好的创造性思维环境，应该确定专家会议的最佳人 数和会议进行的时间。经验证明，专家小组规模以10－15人为宜，会 议时间一般以20－60分钟效果最佳。 •
2 预测技术
• 1.收入定性预测方法 • 市场试销法 • 类比法 • 市场因素推算法 • 专家意见法 • 2.收入定量预测方法 • 回归分析法 • 时间序列分析法
2.1.1市场试销法
• 例1：某企业试制了一种洗浴液，选择某城市中的 典型的区域试销该产品，试销结果表明该消费区 域中40%的家庭试用过这种洗浴液，而且其中有 28%的家庭重复购买，经调研发现试销区域每年 每个家庭消费量为1.5公斤，如果产品投放该地区， 该地区有80万户家庭，预计年销售收入有多少？ • 预测模型为： • Y=Q*N*D • Y:销售量 Q:每单位用户平均消费量 • N:整个市场的总用户 D:用户重复购买率
2.2.2 类比法
• • • • 1.由点推算面 2.由局部推算整体 3.由类似产品推新产品 4.有相似国外市场类推国内市场Fra bibliotek2.2.3
• 市场因素包括消费者、购买率和购买欲望 这三个要素。只有这三个要素都同时具备 并相互结合起来时，才能产生购买行为。 • 通过对市场因素的推算，可以建立不同的 数学模型对市场需求做预测。
• 时间序列分析
• • • 趋势外推法 平滑法 季节分解法
时间序列分析
• 时间序列分析，就是将历史数据按照时间 顺序进行排列，并进行统计分析、研究、 模拟出事物变化发展规律，建立预测模型， 预测事物未来发展及变化趋势，确定市场 预测值。 • 趋势外推 • 时间序列平滑 • 季节分解法
时间序列分析法的基本步骤
时间序列分解法基本模型 • 加法模型 • 乘法模型（常用） • 时间序列平滑技术法
• 进行平滑可以消除短期因素造成的无规律波动。 • 移动平均法 加权平均 指数平均
时间序列分解法进行预测的步骤
• 利用平滑技术 得到调整后的数据 计算长期 趋势（T） • 计算季节指数 (S) • 计算周期变动因素(C) • 计算不规则因素(I) • 运用模型预测 • 案例2
3 收入定量预测
• 收入定量预测是在有连续、较为完整的历 史销售数据，市场影响因素变化不大，未 来在一定时期内，市场发展平稳的情况下， 根据市场发展的内在规律，用历史推测未 来的预测方法。
2.2 定量预测方法
• 回归分析 • 先行回归模型
• • 可转化为线性的非线性回归模型 含虚拟变量的回归模型
• s=[ j ×(1+x)n ×f ]×[g×(1+x1)n] × × • f表示人口数中消费者的百分率 x 表示人口年增长率
2.2.4 专家意见法
• 1.个别预测法 • 2.组讨论法 • 3.德尔菲法：先组成专家小组，然后以一系 列的问卷向专家的每个成员分别询问。依 据专家们对前一个问卷的答复拟下一个问 卷，直到获得一个比较一致的意见为止。
趋势外推
趋势模型选择选择 1 散点图 2 差分法 案例1
时间序列 分解法
• 经济时间序列的变化受许多因素影响，概 括的讲，可以将影响因素分为四个：长期 趋势因素（T） 季节变动因素 (S)周期变动 因素(C) 和不规则因素(I) • 时间序列分解法的目的就是试图揭示出各 种影响因素数量的大小，建立模型并进行 预测