第五章 预测分析案例
市场调查与预测第五章习题与答案
第五章一、概念解释1.问卷答：问卷，也称调研表、访问表或询问工具，是获取被调研者信息的载体，主要是由一系列用来获取被调研者信息的格式化的问题、备选答案及说明构成的一种工具。
2.问卷设计答：问卷设计是依据市场调研的目标，明确调研所需的信息，设计问题的格式和措辞，并以一定的格式，将其有序地排列组合成调研表(问卷)的活动过程。
3.态度答：态度特指人们脑海中对某件事物或环境的认识、判断以及指导他们的反应、行动的某种思维活动。
4.态度测量答：态度测量就是调研人员根据被调研者就某件事物的可能认识或认识程度，列出若干答案，并按照特定规则将数字或符号分配给就某一问题列出的若干答案，再根据被调研者的选择来判断被调研者的对某件事物的态度。
5.态度测量表答：所谓态度测量表，就是通过一套事先拟定的用语、记号和数目。
来测量人们心理活动的度量工具，它可将我们所要调研的定性资料进行量化。
二、填空题1．一份完整的问卷通常包括: 标题、问候语、填写说明、甄别和问题与答案、编号与编码、基本资料、结束语、作业证明记载九部分。
2．通过初步评估，及时发现问卷存在的问题和不足，并给予解决；一份问卷在没有经过充分的试调研情况下不应该被用于正式调研。
3．问题按其询问方式可以分为直接性问题、间接性问题。
5．问题按收集资料的性质可以分为事实性问题、动机性问题和态度性问题。
6．问题按答案的形式可以分为开放式问题和封闭式问题。
7．在设计问题答案时，可根据具体情况采用二项选择法、多项选择法、排序法和比较法、分等量表法不同的方法。
三、简述题1．简述问卷有哪些作用。
答：（1）实施方便，提高精度（2）便于对资料进行统计处理和定量分析（3）节省调研时间，提高调研效率（4）保证了资料收集工作与市场调研目标相吻合。
（5）问卷提供了所需市场信息资料统一、规范的标准，确保调研人员有序的开展调研工作。
2．问卷设计必须满足哪些要求？答：提供与调研目标一致的信息；便于调研工作的开展；便于对问卷的处理；问卷应该将回答误差减到最小；问卷应该简洁、有趣、内容明确、具有逻辑性。
市场预测与决策案例分析(doc 7页)
案例1 A市电力需求预测2004年，A市GDP为336.02亿元，与1997年相比平均年增长23.74%；全社会用电量为45.84亿千瓦小时，与1997年相比，年平均增长8.16%，与此同时，亿元GDP的电力消费量由1997年的0.3499亿千瓦小时下降到2004年的0.1364亿瓦小时。
电力消费的年增长大大低于GDP的增长，亿元GDP的生产消费量大大下降，一方面意味着电力消费的节约，另一方面意味着电力的供应严重滞后于国民经济的发展。
近几年，全市电力供求矛盾日益突出。
试根据所给出的数据，找出影响电力增长的原因，采用回归分析预测法进行A 市电力需求的中期预测，并撰写预测报告。
表1 GDP与用电消费总量数据表2 第一产业GDP与用电消费量数据表3 第二产业GDP与用电消费量数据表4 第三产业GDP与用电消费量数据表5 居民生活用电数据案例2 某市肉食品市场供求预测分析设某巾近8年猪肉、牛肉、羊肉的生产和居民人均年消费量等资料如下，要求分别预测未来5年内猪肉、牛肉、羊肉的市场供求情况，并编写预测分析报告。
注：城乡居民猪肉消费占社会消费总量的80%，生产量中出口占32%。
注：城乡居民牛肉消费占社会消费总量的70%，生产量中出口占30%。
注：城乡居民羊肉消费占社会消费总量的70%，生产量中出口占28%。
5.其他有关资料(1)本省生猪生产中，优质品率近几年维护在40%左右；生猪的产业化和集约化经营虽有发展，但步伐较慢；生猪产品的深加工、精加工比率较低。
(2)近几年牛、羊生产虽然较快发展，但市场供求缺口大，主要靠外省市输入牛羊肉解决供求缺口。
(3)随着城乡居民收入水平的提高，居民对猪、牛、羊肉的消费需求不断增长，特别是对牛肉、羊肉的需求将增长更快。
(4)据市场调查，瘦肉型猪肉、不含生长激素的猪肉制品、黄牛肉、黑山羊肉的需求不断扩大。
(5)据城乡居民生活收支抽样调查资料分析，城乡居民食品消费结构中，主食消费比重下降，猪、牛、羊肉等副食品消费比重上升。
预测分析案例
预测分析案例在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策和发展的重要依据。
预测分析作为数据分析中的重要一环，可以帮助企业更好地了解市场趋势、客户需求、产品销售情况等，从而做出更加准确的决策。
本文将通过一个实际案例，介绍预测分析在企业中的应用，以及其对企业发展的重要性。
案例背景。
某电商企业在过去几年中发展迅速，但由于市场竞争激烈，企业面临着销售额下滑、客户流失等问题。
为了应对市场变化，企业决定引入预测分析技术，以提高市场营销的效率和精准度。
数据收集。
首先，企业收集了大量的历史销售数据、客户行为数据、市场趋势数据等。
这些数据包括了产品销售额、客户购买记录、促销活动效果等多个维度的信息。
通过对这些数据的整理和清洗，企业建立了完整的数据仓库，为后续的预测分析提供了充分的数据支持。
预测模型建立。
在数据准备工作完成之后，企业利用机器学习算法建立了销售额预测模型。
该模型基于历史销售数据和市场趋势数据，通过对各种因素的分析和权重计算，可以预测未来一段时间内的销售额情况。
同时，企业还建立了客户流失预测模型，以及产品需求预测模型，为企业的市场营销和产品策略提供了重要参考。
应用与效果。
通过预测分析模型的应用，企业在市场营销和产品策略上取得了显著的效果。
首先，在促销活动方面，企业可以根据预测结果有针对性地进行促销活动，提高促销效果，减少资源浪费。
其次，在产品策略上，企业可以根据客户需求预测结果，调整产品结构和定位，推出更受市场欢迎的产品。
最后，在客户管理方面，企业可以通过客户流失预测，针对性地进行客户挽留和服务改进，提高客户忠诚度。
结论。
通过以上案例的介绍，我们可以看到预测分析在企业中的重要作用。
通过对历史数据和市场趋势的分析，预测分析可以帮助企业更好地把握市场动向，提高决策的准确性和效率。
因此，预测分析已经成为企业发展中不可或缺的一环，对于提高企业竞争力和市场地位具有重要意义。
希望本文的案例可以为更多企业了解和应用预测分析提供参考和启发。
需求预测分析案例
《彩电市场需求预测分析——明星电器公司》案例使用说明一、教学用途本案例适用于“市场预测”课程的案例教学，主要目的是就市场预测方法的特点、预测模型的评价与选择等问题展开讨论，从而提高运用市场预测方法解决实际问题的能力。
二、讨论参考题1、市场预测的基本步骤是什么？2、比较回归分析方法进行的预测和时间序列分析方法进行的预测，哪种方法更为合理、更为有效？3、定性分析是定量分析的基础，在彩电需求预测分析中，定性分析应从哪几方面进行？4、利用回归分析法对彩电市场需求量进行预测时，需要有彩电需求量的历史数据，由于实际中很难得到这项数据，你如何解决这个问题？5、回归分析模型应包含所有对预测对象有显著影响的因素，而不包含影响不显著的因素，对自变更的选择要依据哪些原则？6、建立了预测模型以后，如何对预测模型进行评价和选择？7、彩电需求预测除了本案例提到的方法以外，您认为还有哪些更为有效的预测方法？8、通过对全国城乡彩电市场的预测分析，您认为未来城乡彩电需求有什么特点？9、请您帮助明星电器公司规划未来五年的发展策略。
10、请交一份分析报告，以便进行交流和研讨。
分析报告的具体要求如下：①研究目的；②所依据的数据及特征说明；③采用的统计分析方法及原因说明；④写出上机操作的计算过程和结果；⑤给出结论，并对结论进行分析和评论，提出建议。
三、分析要点1、进行本案例的分析时，可按如下步骤去做：首先，审核和调整所掌握的统计资料进行初步分析。
对数据进行认真的审核，对不完整的和不适用的数据进行必要的推算和调整，以保证数据的准确性和完整性。
需要注意的是，本案例并未给出彩电需求量的历史数据，需要进行一定的推算。
其次，选择适当的预测分析方法。
预测分析方法有若干种，在本案例中提出了回归分析方法和时间序列分析方法，当然还有其他的分析方法，选择什么样的方法，要考虑到数据资料的获取情况，预测成本等因素。
再次，建立预测模型，并对其进行评价与选择。
根据自变量与因变量的关系初步确定预测模型。
火灾事故预测分析
火灾事故预测分析引言火灾是一种常见的事故，它可能造成严重的人员伤亡和财产损失。
预测火灾事故可能发生的地点和时间以及可能造成的影响对于采取预防措施和及时应对具有重要意义。
本文将从火灾事故的特点、预测方法和案例分析等方面来探讨火灾事故的预测分析。
一、火灾事故的特点火灾事故是一种突发事件，它的发生通常具有以下特点：1. 潜在的隐患。
许多火灾事故的发生都是由于潜在的隐患没有及时发现和排除。
例如，电气设备老化、人为原因、天气原因等都可能成为火灾的隐患。
2. 扩散速度快。
一旦火灾发生，其扩散速度非常快，可能在短时间内造成大面积的影响。
3. 影响面广。
火灾不仅可能造成建筑物或设备的损坏，还可能造成人员伤亡和环境污染等问题。
4. 预防控制困难。
由于火灾的突发性和扩散速度，采取预防和控制措施相对困难，因此预测火灾事故的发生具有重要意义。
二、火灾事故的预测方法为了预测火灾事故的发生，人们采取了多种方法和技术。
下面，我们将分别介绍几种主要的预测方法。
1. 统计分析法统计分析法是一种通过对历史数据的分析和对比，预测火灾事故可能发生的地点和时间的方法。
通过对历史火灾事故数据的整理、分析和建模，可以发现一些规律和趋势，从而对未来可能发生的火灾事故进行预测。
这种方法的优点是简单易行，但它的局限性在于不能考虑到新的影响因素和突发事件。
2. 模型预测法模型预测法是指通过建立数学模型，利用现有的数据和理论知识来预测火灾事故的发生。
例如，可以建立火灾事故的时间序列模型、空间分布模型、以及风险评估模型等。
这种方法的优点是可以考虑到多种因素对火灾事故的影响，但在建模过程中需要考虑到数据的质量和模型的可靠性。
3. 专家咨询法专家咨询法是指通过专家的经验和判断来预测火灾事故的可能发生。
专家可以根据其在相关领域的知识和经验，通过分析和判断来进行火灾事故的预测。
这种方法的优点是可以考虑到更多的实际情况和潜在风险，但由于受到个人主观因素的影响，预测结果可能不够客观。
财务大数据分析姚培荣教案
财务大数据分析-姚培荣-教案第一章：财务大数据分析概述1.1 大数据时代的背景介绍1.2 财务大数据的概念与特点1.3 财务大数据分析的重要性与挑战1.4 财务大数据分析的应用领域第二章：财务数据采集与处理2.1 财务数据采集的方法与工具2.2 财务数据清洗与整合的技术2.3 财务数据存储与管理的方法2.4 财务数据预处理与转换的实践案例第三章：财务数据分析方法与应用3.1 描述性统计分析与可视化3.2 财务比率分析与趋势分析3.3 财务预测与预算分析3.4 财务风险评估与防范策略第四章：财务大数据分析工具与平台4.1 常见财务数据分析工具介绍4.2 Excel在财务数据分析中的应用案例4.3 Python与R语言在财务数据分析中的应用案例4.4 财务大数据分析平台的选型与实施第五章：财务大数据分析实战案例解析5.1 财务报表分析案例5.2 财务趋势预测案例5.3 财务风险评估案例5.4 财务决策支持案例第六章：财务数据挖掘与建模6.1 财务数据挖掘的概念与方法6.2 财务数据挖掘的技术与工具6.3 财务预测模型的构建与应用6.4 财务评价模型的构建与应用第七章：财务大数据可视化7.1 财务大数据可视化的概念与意义7.2 财务大数据可视化的技术手段7.3 财务报表的可视化呈现第八章：财务数据分析的实战技巧8.1 财务数据分析的策略与步骤8.2 财务数据分析中的数据挖掘技巧8.3 财务数据分析中的模型构建技巧8.4 财务数据分析报告的沟通与呈现技巧第九章：财务大数据分析在企业决策中的应用9.1 财务大数据分析在投资决策中的应用9.2 财务大数据分析在融资决策中的应用9.3 财务大数据分析在成本控制中的应用9.4 财务大数据分析在绩效评估中的应用第十章：财务大数据分析的未来发展趋势10.1 财务大数据分析技术的创新与应用10.2 财务大数据分析在金融科技领域的应用10.3 财务大数据分析在企业数字化转型中的应用10.4 财务大数据分析的伦理与法律问题探讨第十一章：财务大数据分析在行业应用案例解析11.1 制造业财务大数据分析案例11.2 金融行业财务大数据分析案例11.3 零售业财务大数据分析案例11.4 科技公司财务大数据分析案例第十二章：大数据分析在财务风险管理中的应用12.1 财务风险管理的重要性12.2 大数据分析在财务风险识别中的应用12.3 大数据分析在财务风险评估中的应用12.4 财务风险应对策略的制定与实施第十三章：财务大数据分析在法规遵从与审计中的应用13.1 财务报表审计的现状与挑战13.2 财务大数据分析在审计准备中的应用13.3 财务大数据分析在审计执行中的应用13.4 财务大数据分析在法规遵从性检查中的应用第十四章：高级财务数据分析技术探讨14.1 高级财务数据分析方法概述14.2 多元统计分析在财务数据分析中的应用14.3 时间序列分析在财务数据分析中的应用14.4 机器学习与深度学习在财务数据分析中的应用第十五章：财务大数据分析的实践与展望15.1 财务大数据分析的实践经验分享15.2 财务大数据分析在企业战略决策中的应用15.3 财务大数据分析在教育与培训中的应用15.4 财务大数据分析的未来挑战与机遇重点和难点解析重点：1. 大数据时代的背景及其对财务管理的影响。
如何利用Python进行机器学习和预测分析
如何利用Python进行机器学习和预测分析第一章：介绍机器学习和预测分析的概念及Python的优势机器学习和预测分析是一种通过算法和统计模型来自动从数据中学习和进行预测的方法。
它们在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电子商务等。
而Python作为一种简洁、灵活且易于使用的编程语言，成为了机器学习和预测分析的首选工具。
本章将介绍机器学习和预测分析的基本概念，以及为什么选择Python作为开发工具。
- 机器学习和预测分析的概念及应用领域- Python的优势和适用性第二章：Python机器学习和预测分析的主要库介绍Python提供了众多优秀的机器学习和预测分析库，包括NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等。
这些库可以帮助开发者在Python的基础上快速构建机器学习和预测分析的应用。
本章将介绍这些主要库的基本概念、特点和应用场景。
- NumPy：用于高性能的数值计算和矩阵操作- Pandas：提供数据结构和数据分析工具，可处理大型数据集- Scikit-learn：提供常用的机器学习算法和工具- TensorFlow：用于构建和训练深度学习模型第三章：数据准备和预处理在进行机器学习和预测分析之前，数据的准备和预处理是非常重要的。
本章将介绍Python中常用的数据准备和预处理方法，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换、特征选择等。
- 数据清洗和去重- 缺失值处理方法- 数据转换和标准化- 特征选择方法及其应用场景第四章：常用的机器学习算法和模型机器学习和预测分析的核心是选择合适的算法和模型来训练和预测数据。
本章将介绍Python中常用的机器学习算法和模型，并分析它们的原理和适用场景。
- 监督学习算法：决策树、支持向量机、逻辑回归等- 无监督学习算法：聚类、降维、关联规则等- 深度学习模型：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等第五章：模型评价和优化在使用机器学习算法和模型进行预测分析时，模型的准确性和性能评价是重要的指标。
管理会计_第五章_预测分析
定量分析法：1、趋势外推法
又称时间序列法，将某指标过去的变化趋势作为预测的 依据，而把未来作为历史的自然延续的一种方法。
算术平均法 移动平均法
趋势平均法
平滑指数法 加权平均法
定量分析法：2、因果预测 法
根据预测对象与其他相关指标之间相互依存、 相互制约的、有规律性的联系，来建立相应的
因果数学模型所进行的预测分析方法。
（二）移动平均法
预测销售量＝最后m期算术平均销售量＋趋势值b
某企业2011年上半年实际销售额
月份 1
2
3
4
销售额 1030 1200 1100 1210
单位：万元
5
6
1240 1300
依前例，假设移动期为3，预测7月份的销售额。 最后两期的预测算术平均值为：
6月份的预测销售额=（1100+1210+1240）÷3=1183（万元） 7月份的预测销售额=（1210+1240+1300）÷3=1250（万元） 所以：趋势值 b ＝1250-1183＝67 则：8月份预测销售额＝1250 + 67＝1317（万元）
二、趋势外推法（趋势预测分析法）
趋势预测分析法又称时间序列分析法，是 根据销售的历史资料，采用一定的数理统计 方法，来推测未来销售的一种定量分析方法。
算术平均法
加权平均法
趋势平均法
移动平均法
平滑指数法
（一）算术平均法
预测销售量（额）=各期销售量（额）之和 ÷ 期数
某企业2011年上半年实际销售额
月份 1
2
3
4
销售额 1030 1200 1100 1210
单位：万元
5
6
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• 案例二 • 某企业只产销一种产品,2004年销售量为 某企业只产销一种产品,2004年销售量为 • 10 000件,每件售价为200元,单位变动成本 000件 每件售价为200元
120元 固定成本300 000元 利润500 000元 120元.固定成本300 000元,利润500 000元. 企业按近期平均销售利润率(20%)预测05年 企业按近期平均销售利润率(20%)预测05年 企业的目标利润基数,预计05年企业销售额 企业的目标利润基数,预计05年企业销售额 为3 000 000元(销售量15000件,增长50%). 000元 销售量15000件 增长50%).
• 分析: 分析: • 2005年目标利润基数 2005年目标利润基数 • =20%*3,000,000=600,000元 =20%*3,000,000=600,000元 •
• (1)可以从以下几个方面采取措施来实现目 (1)可以从以下几个方面采取措施来实现目
标利润: 标利润: • 1)销售量 1)销售量 • 提高销售量 • =(300 000+600 000)/(200-120)-10000 000)/(200-120)• =1250件 =1250件 • 提高比率=1250/10000=12.5% 提高比率=1250/10000=12.5%
• 固定成本的变动率(K4) (−1)
1+ 4
20% × ×1% = −33.33% 0.6%
• • • • • • • • • •
(5)经营杠杆系数 (5)经营杠杆系数 =基期贡献边际/基期利润 基期贡献边际/ =(200=(200-120)*10000/500 000 =1.6 销量变动率是50% 销量变动率是50% 预测05年的利润变动率(K0) 预测05年的利润变动率(K0) =+50%*1.6=80% 预测05年的利润(P1) 预测05年的利润(P1) =500 000*(1+50%*1.6)=900 000元 000元 [=10000*(1+50%)*(200-120)[=10000*(1+50%)*(200-120)-300 000]
第五章
• 案例一 • 某公司200X年1~6月销售量情况如下表: 某公司200X年1~6月销售量情况如下表: • 设平滑指数为0.3,1月份的销售量预测值为 设平滑指数为0.3,1月份的销售量预测值为
1250台 1250台.求7月销售量预测值. 月销售量预测值.
• • • • • • • •
某公司1~6月销售量(单位:万件) 某公司1~6月销售量(单位:万件) 月份 销售量 1 1200 2 1000 3 1300 4 1200 5 1170 6 1350
• (3) S1=4%,S2=2.4%, • K1=K2=+10%, D1=D2=+10 • 单价单独上升时 •
K 0 = − 1 × (+10) × 4% = 40% （ ）
1+1
• 单位成本单独上升时
K 0 = − 1 × (+10) × 2.4% = −24% （ ）
1+ 2
• (4) K0=+20%, • S1=4%,S2=2.4%, S3=1.6%, S4=0.6% • 单价的变动率(K1) 单价的变动率(K1)
20% K1 = (−1) × ×1% = 5% 4%
1+1
• 单位变动成本的变动率(K2) 单位变动成本的变动率(K2)
K 2 = (−1)
1+ 2
20% × ×1% = −8.33% 2.4%
• 销售量的变动率(K3) 销售量的变动率(K3)
K 3 = (−1)
1+3
20% × ×1% = 12.5% 1.6%
• • • • • • • •
各月销量预测值: 各月销量预测值: 2月=0.3*1200+0.7*1250=1235(台) =0.3*1200+0.7*1250=1235(台 3月=0.3*1000+0.7*1235=1165 (台) (台 4月=0.3*1300+0.7*1165=1206 (台) (台 5月=0.3*1200+0.7*1206=1204 (台) (台 6月=0.3*1170+0.7*1204=1194 (台) (台 7月=0.3*1350+0.7*1194=1241 (台) (台 7月销售量预测值是1241台. 月销售量预测值是1241台
• (6) 销量变动率(K3) 销量变动率(K3) • =(P1-P)/(P*DOL) =(P1• =K0/DOL • =80%/1.6=50% • (7)经营杠杆系数与销量的利润灵敏度的关 (7)经营杠杆系数与销量的利润灵敏度的关
系 • S3=DOL/100=1.6/100=1.6%
• 2)单位变动成本 2)单位变动成本 • 降低单位变动成本 • =120-[200-(600 000+300 000)/10 000] =120-[200• =10元 =10元 • 降低比率=10/120=8.33% 降低比率=10/120=8.33%
• 3)固定成本 3)固定成本 • 降低固定成本 • =30 000-[10 000*(200-120)-60 000] 000000*(200-120)• =100 000元 000元 • 降低比率 • =100 000/300 000=33.33%
• (2)计算并排列各因素的灵敏度指标 (2)计算并排列各因素的灵敏度指标 • M1=px=200*10000=2 000 000 • M2=bx=120*10000=1 200 000 • M3=Tcm=(200-120)*10000=800 000 M3=Tcm=(200• M4=a=300 000
• 要求: 要求: • (1)计算目标利润基数,并运用敏感性分析原理计算 (1)计算目标利润基数, • • •
为实现该利润应采取的单项措施, 为实现该利润应采取的单项措施,并计算其对利润 的敏感系数. 的敏感系数. (2)运用灵敏度指标计算并排列各因素的灵敏度指 (2)运用灵敏度指标计算并排列各因素的灵敏度指 标 (3)计算单价和单位变动成本单独上升10%后对利 (3)计算单价和单位变动成本单独上升10%后对利 润的影响 (4)利用利润灵敏度指标验算为完成原500 000元 (4)利用利润灵敏度指标验算为完成原500 000元 利润20%增长幅度企业应采取的单项措施 利润20%增长幅度企业应采取的单项措施
• 单价的灵敏度 • S1=M1/P*1% • =2 000 000/500 000*1%=4% • 单位变动成本的灵敏度指标 • S2=M2/P*1% • =1 200 000/500 000*1%=2.4%
• • • • • • • •
销售量的灵敏度指标 S3=M3/P*1% =800 000/500 000*1%=1.6% 固定成本的灵敏度指标 S4=M4/P*1% =300 0000/500 000*1%=0.6% 该企业灵敏度指标排列 单价>单位变动成本>销量> 单价>单位变动成本>销量>固定成本
• 4)价格 4)价格 • 提高价格 • =[(300 000+600 000)/10 000+120]-200 000+120]• =10元 =10元 • 提高比率=10/200=5% 提高比率=10/200=5%
• 计算敏感系数 • 销售量敏感系数 • =20% / 12.5%=1.6 • 单位变动成本敏感系数 • =20% /(- 8.33%)= -2.4 /(• 固定成本敏感系数=20% /(-33.33%)= -0.6 固定成本敏感系数=20% /(• 单价敏感系数=20% / 5%=4 单价敏感系数=20%
• (5) 计算企业经营杠杆系数,并按销量变动 计算企业经营杠杆系数,
50%预测企业05年的利润变动率和利润额. 50%预测企业05年的利润变动率和利润额. • (6)验算销量变动率是否为50% (6)验算销量变动率是否为50% • (7)验算经营杠杆系数与销量的利润灵敏度 (7)验算经营杠杆系数与销量的利润灵敏度 的关系. 的关系.