資料預測“加成”，解鎖“預測未來”新玩法！

相信大家對視覺化分析、資料探勘分析等概念早已經耳熟能詳了，但對 資料預測 可能還有些陌生。大資料分析最重要的應用領域之一就是 資料預測 ， 資料預測的方法有很多，如何區分並加以利用，對於剛剛接觸資料分析的小夥伴來說可能有些難度。下面小編就跟大家一起來學習 4 種常用的資料預測方法。在瞭解資料預測方法之前，先來了解一下資料預測的概念吧 ~

 

一、什麼是資料預測

資料預測，顧名思義，是以資料（即利用已經掌握的資訊）為依據，挖掘出潛藏在海量資料背後的特點、規律，再建立模型並以模型為基礎代入新資料，得出尚未掌握的資訊。簡單來說，就是運用當前和歷史資訊（資料）進行分析、挖掘、判定，得出對未來資訊（資料）的預測。

 

 

 

二、資料預測的意義

如今大資料分析應用的企業種類越來越豐富，各行各業的領域知識都不盡相同。大資料分析的優勢就在於，能過利用已有的資料快速獲取行業相關的知識，並分析得出行業未來的發展趨勢。例如，通過資料分析、挖掘，你可以知道現存客戶的特性，根據特性挖掘出潛在的客戶；還可以根據銷售情況，分析客戶喜好，判斷未來產品的開發方向等。在掌握了這些情況之後，就可以基本掌握行業未來的發展趨勢，有利於企業及時調整市場策略並提高自身的核心競爭力。

 

三、資料預測常用的方法

1、描述型分析——發生了什麼？

描述型分析是廣泛的，通過對大量資料進行分析，並通過有效的視覺化表達，讓企業決策者知道“發生了什麼”，具備業務衡量意義，這是資料預測過程中經常用到的方法之一。如，對每月的盈利、損失賬單進行分析，可以瞭解到使用者的地理位置等資訊。

 

 

2、診斷型分析——為什麼會發生？

診斷型分析，一般在描述型分析之後進行。通過對描述型分析得出的資料進行評估、診斷，能夠對混亂的資訊進行分離，並鑽取到資料的核心發現問題、情況出現的原因，有利於及時制定出相應的優化措施。

 

3、預測型分析——可能發生什麼？

如何非要對這幾種方法進行排名，那麼預測型分析一定是最常見的。預測型分析，顧名思義更加傾向於“可能發生什麼”。在情況尚未明朗、充滿不確定性因素的時候，可以通過使用演算法建立預測模型對未來的情況進行預測，協助做出更加科學、精準的決策。

 

4、指令型分析——應該採取什麼措施？

指令型分析在資料預測過程中的地位舉足輕重，主要是應用先進的分析技術、依靠測試結果來選定最佳的行為和決策。指令型分析一般來說不是單獨使用的，需要先知道“發生了什麼”、“為什麼會發生”以及“可能發生什麼”，再做最後的決策。

 

 

想要實現資料預測的價值最大化，一定要選擇一款可靠、實用的大資料分析軟體。國產大資料分析軟體，小編推薦思邁特軟體Smartbi，Smartbi具備從資料連線、準備、準備到資料應用整個流程，能夠滿足使用者對各種情況的需求，且其在預測分析模組尤其優秀。

 

以上4種方法都是資料預測過程中常用到的方法，預測方法並不是越多越好、越難越好的，真正能幫助到企業的才是最好的。