预测分析法设计与实现

Management预测的基本方法(重点内容)包括定量分析方法和定性分析方法。(1)定量分析方法(quantitative methods)包括趋势分析法(时间序列分析法、外推。预测，一般有四种方法:经验法、类比法、惯性法、逻辑法。经验预测方法:最传统的预测方法，量化经验预测是数据方法。

类比预测方法:事物之间有很多相似之处，其发展的规律也应该是相似的。文中的例子就好比智能手机快速取代功能手机，模拟智能汽车迟早会取代功能汽车。惯性法和时间序列分析:根据事物发展的关系预测，最典型的是趋势分析。本质上，惯性只存在于信息不对称的领域。时间序列分析模型是最典型的惯性分析法，可以通过季节性、周期性、趋势性三个变化规律来检测。

1、(可视化分析)无论是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让受众听到结果。2.数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。聚类、分割、离群点分析等算法让我们可以深入挖掘数据，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据量，还要处理大数据速度。

4.SemanticEngines(语义引擎)非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，需要一系列工具来解析、提取和分析数据。语义引擎需要设计才能智能地从“文档”中提取信息。5.(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可以确保预定义的高质量分析结果。

一、对比分析，简单来说就是通过不同数据的标准对比，更直观地反映量的变化关系。是一种常见的方法，分为横向和纵向两种。前者是固定时间的比较数据，比如比较不同档次的用户在固定时间内购买商品的数量，不同商品的销售业绩，利润率等等。后者是指对同一事物比较时间和纬度的变化，如环保、同比对比等。无论采用哪种分析方法，根本目的都是为了通过分析得到一个直观清晰的结论。

比如，如果人们无法利用后台注册用户的姓名、性别、受教育程度进行具体分析，但这些参数对应的数据有分析的基础和可能性，分析后可以得到用户的清晰画像。第三，预测 分析法，数据分析的本质目的是对过去和现在已有的数据进行分析，以参数之间的关系更好地预测未来的发展可能性、可能出现的麻烦和问题，提前做好预案，降低风险发生的概率和可能性。