几种常用的预测方法
一、验判断法
这是一种以经验判断和逻辑推理的方式对未来作出预测的判断方法。
1、个人经验判断
2、集体经验判断
二、专家会议法
1、脑风暴法（不提出明确的议题）
3、逆向头脑风暴法（有明确的议题）
三、特尔菲法
主要通过函询－征求专家意见－修改－再征询
四、德比克法
专家投票－修改－再投票
五、模拟实验室法
如长江三峡工程的安全性
六、相关聚焦法
集中资料找出它们之间的联系，再将联系点作放大处理，分析预测其未来价值。
几种常用的质量分析方法 1、层别法 2、柏拉图法 3、特性要因图法 4、检查表 具体说明： 1、层别法 层别法是将所要进行的项目利用统计表进行区别，这是运用统计方法作为管理的最基础工具。一般的工厂所做的层别通常为： 操作者：不同班组别机器：不同机器别 原料、零件：不同供给厂家作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所……. 产品：不同产品别不同批别：不同时间生产的产品 员 一二三人 组组组 器 机 料 材 法 方
2、柏拉图法 柏拉图是美国品管大师朱兰博士（Joseph Juran）运用意大利经济学家柏拉图(Pareto)的统计图加以延伸所创造出来的。柏拉图分析步骤： （1）要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。 （2）纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示。 （3）决定搜集资料的时间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期间尽可能定期。 （4）各项目依照合计的大小顺序自左向右排列在横轴上。 （5）绘上柱状图 （6）连接累积曲线 示例： 某部门将上个月生产的产品作出统计，总不良数414个，其中不良项目依次为： 层别统计表
N=414 100 400 80 300 47.1％60 200 40 21.7％ 100 15.8％20 10.9％ 4.5％ 破损变形刮痕尺寸超差其他 不良项目 由上图可以看出，该部门上个月产品不良最大的来自破损，占了47.1％，前三项加起来超过80％以上，进行处理应以前三项为重点。
3、特性要因图 特性要因图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式加以图解，用图来表达结果（特性）与原因（要因）之间的关系，因其形状像鱼骨，又称鱼骨图。 特性要因图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的要因明朗化，从而设计步骤解决问题。
编号：SY-AQ-00931 ( 安全管理) 单位：_____________________ 审批：_____________________ 日期：_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 企业定量安全管理方法-预测 方法 Enterprise quantitative safety management method prediction method
企业定量安全管理方法-预测方法 导语：进行安全管理的目的是预防、消灭事故，防止或消除事故伤害，保护劳动者的安全与健康。在安全管理的四项主要内容中，虽然都是为了达到安全管理的目的，但是对生产因素状态的控制，与安全管理目的关系更直接，显得更为突出。 预测方法有定性预测和定量预测两种。定性预测主要是指各种 调查方法，如重点调查、典型调查、抽样调查、专家意见调查等。 定量预测则主要有以下几种。 一、时间序列预测法 所谓时间序列就是按时间顺序排列的、反映某种安全现象发展 变化情况的统计数据。在企业安全管理中，我们经常要与时间序列 打交道。如按年度连续排列起来的事故起数，按季度排列起来的某 类事故起数等。时间序列预测法，就是根据时间序列变动的方向和 程度向前延伸来推断下一期或以后若干时期可能的变化情况的一类 预测方法。所以，时间序列预测法也称趋势外推法或历史延伸法。 这是目前安全预测中常用的一类定量预测方法。目前常用的时间序 列预测有以下几种。 1．算术移动平均法
这种方法是假设预测值与近几期的实际值有关，而与前几期或较远期无关。因此可以用最近几个时期的移动平均值作为下一期的预测值、预测公式是： 式中Xt ——t期的预测值； X—t期之前各期的实际值； n——所用资料的期数。 这种方法的预测误差与所用资料的期数即n值有关。一般说，n 值愈大，预测误差愈大；反之，n值愈小，预测误差愈小。 在实际安全预测中，”值的选择，主要取决于预测的目的和实际数据的特点。如果要求预测值比较精确，n应取的小一点，可在3～5之间，反之，如果想得到事物变化的大致趋势，”可取得大一些，可在10—30之间。如果实际数据上下波动不大，n值也可以取得大一些。 这种方法由于侧重考虑了近期实际情况对预测期的影响，因此预测比简单平均法要准确些，但一般也只宜用于短期预测。
人力资源需求预测的常用方法 1.管理人员判断法 管理人员判断法，即企业各级管理人员根据自己的经验和直接，自下而上确定未来所需人员。这是一种粗浅的人力需求预测方法，主要适用于短期预测。 2.经验预测法 经验预测法也称比率分析，即根据以往的经验对人力资源需求进行预测。 由于不同人的经验会有差别，不同新员工的能力也有差别，特别是管理人员、销售人员，在能力、业绩上的差别更大。所以，若采用这种方法预测人员需求，要注意经验的积累和预测的准确度。 3.德尔菲法 德尔菲法（Delphi Method）是使专家们对影响组织某一领域发展（如组织将来对劳动力的需求）达成一致意见的结构化方法。该方法的目标是通过综合专家们各自的意见来预测某一领域的发展趋势。具体来说，由人力资源部作为中间人，将第一轮预测中专家们各自单独提出的意见集中起来并加以归纳后反馈给他们，然后重复这一循环，使专家们有机会修改他们的预测并说明修改的原因。一般情况下重复3~5次之后，专家们的意见即趋于一致。 这里所说的专家，可以是来自一线的管理人员，也可以是高层经理；可以是企业内部的，也可以是外请的。专家的选择基于他们对影响企业的内部因素的了解程度。 4.趋势分析法 这种定量分析方法的基本思路是：确定组织中哪一种因素与劳动力数量和结构的关系最密切，然后找出这一因素随聘用人数而变化的趋势，由此推断出未来人力资源的需求。 选择与劳动力数量有关的组织因素是需求预测的关键一步。这个
因素至少应满足两个条件： 第一，组织因素应与组织的基本特性直接相关 第二，所选因素的变化必须与所需人员数量变化成比例。 有了与聘用人数相关的组织因素和劳动生产率，我们就能够估计出劳动力的需求数量了。 在运用趋势分析法做预测时，可以完全根据经验估计，也可以利用计算机进行回归分析。 所谓回归分析法，就是利用历史数据找出某一个或几个组织因素与人力资源需求量的关系，并将这一关系用一个数学模型表示出来，借助这个数学模型，就可推测未来人力资源的需求。但此过程比较复杂，需要借助计算机来进行。
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W险验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数口与已知的某一总体均数口0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相 关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个 以上的自变量和因变量相关；
常见的预测方法 一、外推法 这是利用过去的资料来预测未来状态的方法。它是基于这样的认识：承认事物发展的延续性，同时考虑到事物发展中随机因素的影响和干扰。其最大优点是简单易行，只要有有关过去情况的可靠资料就可对未来做出预测。其缺点是撇开了从因果关系上去分析过去与未来之间的联系，因而长期预测的可靠性不高。外推法在短期和近期预测中用的较多。其中常用的一种方法是时间序列法。 时间序列法是按时间将过去统计得到的数据排列起来，看它的发展趋势。时间序列最重要的特征是它的数据具有不规则性。为了尽可能减少偶然因素的影响，一般采用移动算术平均法和指数滑动平均法。 1．移动算术平均法。移动算术平均法是假设未来的状况与较近时期有关，而与更早的时期关系不大。一般情况下，如果考虑到过去几个月的数据，则取前几个月的平均值。 2．指数滑动平均法。指数滑动平均法只利用过去较近的一部分时间序列。当时间序列已表现出某种规律性趋势时，预测就必须考虑这些趋势的意义，因此要采用指数滑动平均法。指数滑动平均法是对整个时间序列进行加权平均，其中的指数为0～1之间的小数，一般取0.7～0.8左右。 二、因果法 因果法是研究变量之间因果关系的一种定量方法。变量之间的因果关系通常有两类：一类是确定性关系，也称函数关系；另一类是不确定性关系，也称相关关系。因果法就是要找到变量之间的因果关系，据此预测未来。 1．回归分析法。没有因果关系的预测只是形式上的一种预测，而找出因果关系的预测才是本质的预测。回归分析法就是从事物变化的因果关系出发来进行的一种预测方法，不仅剔除了不相关的因素，并且对相关的紧密程度加以综合考虑，因而其预测的可靠性较高。 回归分析的做法是：首先进行定性分析，确定有哪些可能的相关因素，然后收集这些因素的统计资料，应用最小二乘法求出各因素（各变量）之间的相关系数和回归方程。根据这个方程就可预测未来。在技术预测中，多元回归分析很有价值。
1、公共管理：是一门研究公共组织尤其是政府组织的管理活动及其规律的学科。公共管理研究的内容：①公共组织的结构、功能、环境和运行机制；②行政管理体制改革、中央与地方的关系；③市场经济条件下政府的职能与作用、政府与市场、政府与企业、政府与社会的关系；④公共人力资源的开发与利用；⑤公共管理中的规划、计划与决策、监督与控制，公共项目评估，行政立法、司法和执法；⑥公共信息管理和咨询服务；⑦财政管理、教育管理、科技管理和文化管理。 2、定量分析方法的主要内容 系统模型与系统分析、线性回归预测分析、社会调查程序与方法、统计分析方法、线性回归预测分析、马尔可夫预测方法、投入产出分析方法、最优化方法（线性规划、运输问题、动态规划、资源分配问题）、评价分析方法、层次分析法、对策论、风险型决策与多目标决策、管理系统模拟、排队论、系统动力学方法、网络计划方法 3、为什么在系统分析中广泛使用系统模型而不是真实系统进行分析？人类认识和改造客观世界的研究方法，一般有实验法和模型法。实验法是通过对客观事物本身直接进行科学实验来进行研究的，因此局限性比较大。公共管理问题大多是难以通过实验法直接进行研究，广泛使用系统模型还基于以下五个方面的考虑：①系统开发的需要只能通过建造模型来对系统或体制的性能进行预测；②经济上的考虑对复杂的社会经济系统直接进行实验，成本十分昂贵；③安全性、稳定性上的考虑对有些问题通过直接实验进行分析，往往缺乏安全性和稳定性，甚至根本不允许；④时间上的考虑使用系统模型很快就可得到分析结果；⑤系统模型容易操作，分析结果易于理解 4、系统分析的要点和步骤 要点(1)任务的对象是什么?即要干什么(what)；(2)这个任务何以需要?即为什么这样干(why)；(3)它在什么时候和什么样的情况下使用?即何时干(when)；(4)使用的场所在哪里?即在何处干(where)；(5)是以谁为对象的系统?即谁来干(who)；(6)怎样才能解决问题?即如何干(how)。步骤(1)明确问题与确定目标。当一个有待研究分析的问题确定以后，首先要对问题进行系统的合乎逻辑的阐述，其目的在于确定目标，说明问题的重点与范围，以便进行分析研究。(2)搜集资料，探索可行方案。在问题明确以后，就要拟定解决问题的大纲和决定分析方法，然后依据已搜集的有关资料找出其中的相互关系，寻求解决问题的各种可行方案。(3)建立模型。为便于对各种可行方案进行分析，应建立各种模型，借助模型预测每一方案可能产生的结果，并根据其结果定性或定量分析各方案的优劣与价值。(4)综合评价。利用模型和其他资料所获得的结果，对各种方案进行定性与定量相结合的综合分析，显示出每一种方案的利弊得失和效益成本，同时考虑到各种有关因素，如政治、经济、军事、科技、环境等，以获得对所有可行方案的综合评价和结论。（5）检验与核实。 5、简述霍尔三维结构与切克兰德“调查学习”模式之间的区别。 1）霍尔三维结构将系统的整个管理过程分为前后紧密相连的六个阶段和七个步骤，并同时考虑到为完成这些阶段和步骤的工作所需的各种专业管理知识。三维结构由时间维、逻辑维、知识维组成。霍尔三维结构适用于良结构系统，即偏重工程、机理明显的物理型的硬系统。2）切克兰德“调查学习”模式的核心不是寻求“最优化”，而是“调查、比较”或者说是“学习”，从模型和现状比较中，学习改善现存系统的途径，其目的是求得可行的满意解。适用于不良结构系统，偏重社会、机理尚不清楚的生物型的软系统。3）处理对象不同：前者为技术系统、人造系统，后者为有人参与的系统；4）处理的问题不同：前者为明确、良结构，后者为不明确，不良结构；5）处理的方法不同：前者为定量模型，定量方法，后者采用概念模型，定性方法；6）价值观不同：前者为一元的，要求优化，有明确的好结果（系统）出现，后者为多元的，满意解，系统有好的变化或者从中学到了某些东西。 6、定性分析的方法：目标--手段分析法、因果分析法、KJ 分析法 7、社会调查的含义：是人们有意识、有目的地通过对社会现象的考察、了解和分析，来认识社会生活的本质机器发展规律的实践活动和认识活动。 基本原则①客观性原则，核心是实事求是，这是社会调查的立足点和出发点；②实证性原则，要求社会调查的结论以及与此相关的各种观点，都必须有真实、可靠的疏忽和资料做支持；③系统性原则，要求对社会现象要进行系统、综合的分析和研究。 8、预测分析的一般步骤①明确预测目标；②收集、整理资料和数据；③建立预测模型；④模型参数估计；⑤模型
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类：数据分析评论（0） 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别； B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 分类1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时, 只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响
定量预测方法 定量预测方法：是根据比较完备的历史和现状统计资料，运用数学方法对资料进行科学的分析、处理，找出预测目标与其他因素的规律性，从而推算出市场未来的发展变化情况。又称统计预测。 定量预测方法包括两大类： 时间序列预测法 定量预测方法 因果关系分析法 第一节时间序列预测法的特点及步骤 一、时间序列预测法的特点 时间序列：是指将同一经济现象或特征值按时间先后顺序排列而成的数列。 时间序列预测法，也称历史延伸法或趋势外推法，是通过对时间序列的分析和研究，运用科学的方法建立预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，确定市场预测值。 具有以下特点： 1、时间序列预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去同样会延续到未来。 正是由于这一特点，它比较适合短期和近期预测。 2、时间序列数据的变动存在规律性与不规律性。 时间序列观察值是影响市场变化的各种不同因素共同作用的结果，在诸多因素中，有的对事物的发展起长期的、决定性的作用，致使事物的发展呈现出某种趋势和一定的规律性；有些则对事物的发展起着短期的、非决定性的作用，致使事物的发展呈现出某种不规则性，时间序列分析法，把影响市场现象变动的各因素，按其特点和综合影响结果分为四种类型：长期变动趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。 （1）长期趋势变动（T） 指市场现象在长时期内持续发展变化的一种趋势或状态，它表示时间序列中数据不是意外的冲击因素所引起的，而是随着时间的推移逐渐发生的变动。它描述了一定时期
内经济关系或市场活动中持续的潜在稳定性，它反映预测目标所存在的基本增长趋向、基本下降趋向或平稳发展趋向的模式。例如，工农业生产的发展、国内生产总值、收入水平、社会商品零售额等逐渐增长模式。 时间序列的长期趋势有水平趋势、上升趋势、下降趋势。 （2）季节性变动（S ） 一般指市场现象由于受自然因素和生产生活条件的影响，在一年内随着季节的更换而引起的比较有规律的变动。 季节变动中的“季节”，不仅仅指一年中的四季，而且指任何一种周期性变化，诸如气候条件、生产条件、节假日或人们风俗习惯等，农业生产、交通运输、建筑业旅游业、商品销售等都有明显的季节变动规律。 （3）循环变动（C ） 是近乎规律性的周而复始的变动，它表现为整个市场经济活动水平的不断的周期性的但无定期的变动。 循环变动不同于趋势变动，它不是朝着单一方向的持续运动，而是涨落相间的交替波动；它也不同于季节变动，季节变动有比较固定的规律，且变动周期多为1年，而循环变动则无固定规律，变动周期多在1年以上，且周期长短不一。 （4）不规则变动（I ） 是时间序列在短期内由于偶然因素而引起的无规律的变动。如战争、自然灾害、政治或社会动乱等偶然因素所导致的不规则变动。当对时间序列进行分析，采取某种预测方法时，往往是剔出偶然因素的影响来观察现象的各种规律性变动。 把这些影响因素同时间序列的关系用一定的数学关系式表示出来，就构成了时间序列的分解模型。按四种因素对时间序列的影响方式不同，时间序列可分解为多种模型，如乘法模型、加法模型、混合模型等，其中最常用的是乘法模型，其表现形式为： i i i i i I C S T Y ???= 乘法模型的基本假设是，四个因素不同的原因形成，但相互之间存在一定的关系，因此时间序列中各观察值表现为各种因素的乘积。 加法模型为：i i i i i I C S T Y +++= 把各因素从模型中分离出来，在乘法模型中用除法，在加法模型中用减法。 3、时间序列法撇开市场发展的因果关系去分析市场的过去和未来的联系。 运用时间序列分析法进行预测，实际上是将所有的影响因素归结到时间这一因素 上，只承认所有影响因素的综合作用，并认为在未来对预测对象仍起作用。其目的是寻找预测目标随时间变化的规律。
议论文中常用的分析方法 一、知识讲解 议论文是作者对某个问题或某件事进行分析、评论，表明自己立场、态度、看法和主张的文体，议论文讲求的是摆事实、讲道理的“证明过程”，作者的观点能否得到读者的信服,很大程度上取决于作者是否善于分析。下面,我们就给大家介绍议论文中常用的几种分析方法。 1.归纳分析 归纳分析，是指由个别到一般的分析。它通过分析个别的实例，从而归纳出它们所共有的特性，得出一般性的结论。有这么个传说：有位师傅，想考一下自己的两个徒弟。他给了两个徒弟每人一箩花生，让他们剥开花生，看看花生仁是不是都有粉衣包着。大徒弟不加思索，急忙走到箩筐前，抓起花生，一个一个地剥了起来。小徒弟则不然，他想了一会儿，找到了解决这个问题的一个好办法。他先挑选了几个饱满的和不饱满的花生，又挑选了几个单仁的、双仁的和仨仁的花生，再挑选几个大的和小的花生，合在一起也就是十几个花生。不一会儿，他就把这些花生剥完了。他发现这几种不同类型的花生都有粉衣包着，于是，他认为这一箩花生的仁都有粉衣包着。大徒弟忙了一天，才把一箩花生剥完，结果发现这一箩花生的仁都有粉衣包着。尽管徒弟二人都得出了相同的结论，可是，从两人解决问题的方法上，师傅不难看出到底哪一位徒弟更聪明。 在这个传说中，徒弟二人都用了一种叫做归纳的逻辑方法。大徒弟之
所以不如师弟解决问题快，只不过大徒弟采用的是完全归纳法，而小徒弟采用的是不完全归纳法。作文中使用归纳分析法，应采用不完全归纳，一般只需列举三四个实例。至于用来归纳的事实，叙述时可灵活掌握。既可先举事例，再归纳结论；也可先提出结论，再做举例分析。 2、演绎分析 演绎分析，是指由一般到个别的分析。它由一般性原理出发，作出个别性的论断。在分析中，普遍性原理是依据，而个别性论断是论点。演绎分析反映了论据与论点之间由一般到个别的逻辑关系。比如，我们可以根据“凡生命力顽强的事物，都可以在逆境中得到种群的进化”（优胜劣汰），得出“人类不能太追求安逸享受，而使人类素质降低”的观点，这里运用的就是演绎分析法。演绎分析用到作文中，往往能使论述的逻辑性大大增强。比如，在以书信体（比如写给同学），写作“诚信”话题作文时，就可以先提出自己的观点“健全的人格，离不开诚信”（亦可举出若干实例），继而做出“你应该勇于承认撒谎的过错，以使自己的人格不滑坡”的结论。此为演绎分析。 3、归谬分析 上面讲到的归纳分析和演绎分析多用于立论文章中。对于驳论文章，“归谬法”往往更容易出奇制胜。归谬分析，不是直接分析对方观点如何错误，而是顺水推舟，按照对方的逻辑和思路推导出一个明显荒谬的结论，使其论点不攻自破。在分析中巧妙地运用这一方法，不但能一矢中的，增强论辩的说服力，而且能形成强烈的讽刺，使话语风
第2章市场营销调研与预测 复习思考题参考答案 一、问答题 1. 答：不能简单靠人员推销了，应该对营销信息进行调查、收集、整理、分析、鉴别、加工、利用等，建立营销信息系统。 2. 答： 1) 有利于制定科学的营销规划。2) 有利于优化营销组合。 3) 有利于开拓新的市场 3. 答：市场需求预测中应深入研究哪些因素 对未来一定时期的市场需求量及影响需求的诸多因素进行分析研究，寻找市场需求发展变化的规律，为营销管理人员提供未来市场需求的预测性信息，作为营销决策的依据。 4. 答：常用的定性预测方法主要有以下几种： 1）购买者意向调查法:潜在购买者数量很多，难以逐个调查，故此法多用于工业用品和耐用消费品的调查。2）综合销售人员意见法:由于销售人员中没有受过预测技术教育的居多，往往因所处地位的局限性，对经济形势和企业营销总体规划不够了解，可能存在过于乐观或过于悲观的估计。3）专家意见法:用系统的程序，采取不署名和反复进行的方式，先组成专家组，将调查提纲及背景资料提交
给专家，轮番征询专家的意见后再汇总预测结果。4）市场试验法:在新产品投放市场或老产品开辟新市场、启用新分销渠道时，选择在较小范围内的市场推出产品，观察消费者的反应，预测销售量。市场需求定量预测方法主要有以下3种：1）时间序列分析法:将某种经济统计指标的数值按时间先后顺序排列成序列，再将此序列数值的变化加以延伸并进行推算，预测未来发展趋势。2）直线趋势法:运用最小平方法，以直线斜率表示增长趋势的外推预测方法。7）统计需求分析法：任何产品的销售都要受多种因素的影响。统计需求分析是运用一整套统计学方法，发现影响企业销售的最重要的实际因素及其影响力大小的方法。 5. 答：需求预测中常常出现与真实市场不一致的情况，主要体现在需求偏大，浪费资源，需求偏小，坐失机会，时间滞后等等。 二、案例与讨论 参考答案： 1．科学的营销决策，不仅要以市场营销调研为出发点，而且要以市场需求预测为依据。市场需求预测是在营销调研的基础上，运用科学的理论和方法，对未来一定时期的市场需求量及影响需求诸多因素进行分析研究，寻找市场需求发展变化的规律，为营销管理人员提供未来市场需求的预测性信息，作为营销决策的依据。××公司
第十章定量预测技术 [教学目标与要求] 了解定量预测的含义和作用；掌握时间序列预测法和回归预测法的原理；重点把握平滑预测法、趋势延伸预测法、季节指数预测法和线性回归分析预测法在实际调查中的应用。 [问题] 产品销售要受哪些变动因素影响？近期的要素和远期的因素以及季节变动对销量的影响如何精确计算？ 第一节平滑预测法 一、时间序列预测法的含义 时间序列预测法，是指将过去的历史资料及数据，按时间顺序加以排列构成一个数字系列，根据其动向预测未来趋势。这种方法的根据是过去的统计数字之间存在着一定的关系，这种关系，利用统计方法可以揭示出来，而且过去的状况对未来的销售趋势有决定性影响。因此，可以用这种方法预测未来的趋势，它又称为外推法或历史延伸法。 二、影响时间序列变动的因素 ①长期趋势变动：它是时间序列变量在较长的持续时间内的某种发展总动向。 ②季节变动。它是由于季节更换的固定规律作用而发生的周期件变动。季节变动的周期比较稳定，通常为一年。 ③周期波动，又称循环变动，是指时间序列在为期较长的时间内(—年以上至数年)，呈现出涨落起伏。 ④不规则变动。又称随机变动，是指偶发事件导致时间序列小出现数值忽高忽低、时升时降的无规则可循的变动， 三、平滑预测法的概念 平滑预测法是指借助平滑技术消除时间序列中高低突变数值，得出—个趋势数列，据以对未来发展趋势的可能水平做出估计。主要有：①移动平均预测法、②指数平滑法、③季节指数法。 * 移动平均预测法的定义 移动平均预测法是指观察期内的数据由远而近按一定跨越期进行平均，取其平均值；然后，随着观察期的推移，根据—定跨越期的观察期数据也相应向前移动，每向前移动—步，去掉最早期的一个数据，增添原来观察之后期的一个新数据，并依次求得移动平均值；最后将接近预测期的最后一个移动平均值作为确定预测值的依据。 第二节趋势延伸法 一、直观法 定义：根据预测目标的历史时间数列在坐标图上标出分布点，直观地用绘图工具，画出一条最佳直线或曲线，并加以延伸来确定预测值。 1.直观法要点 2.配合EXCEL软件制作趋势图 3.直观法案例分析 二、直线趋势延伸法的预测模型 1．直线趋势延伸法的定义：当预测目标的时间序列资料逐期增减量大体相等时长期趋
常见的9种大数据分析方法 数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式： 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。 3. 聚类 聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。 数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。 4. 相似匹配 相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会
用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。 5. 频繁项集 频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。 6. 统计描述 统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。 7. 链接预测 链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。 8. 数据压缩 数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据
企业分析常用的几个模型和方法 模型 PEST分析法是一个常用的分析工具，它通过四个方面的因素分析从总体上把握宏观环境，并评价这些因素对企业营销策略目标和策略制定的影响。 P即Politics，政治要素，是指对组织经营活动具有实际与潜在影响的政治力量和有关的法律、法规等因素。当政治制度与体制、政府对组织所经营业务的态度发生变化时，当政府发布了对企业经营具有约束力的法律、法规时，企业的营销策略必须随之做出调整。 E即Economic，经济要素，是指一个国家的经济制度、经济结构、产业布局、资源状况、经济发展水平以及未来的经济走势等。构成经济环境的关键要素包括GDP的变化发展趋势、利率水平、通货膨胀程度及趋势、失业率、居民可支配收入水平、汇率水平等等。 S即Society，社会要素，是指组织所在社会中成员的民族特征、文化传统、价值观念、宗教信仰、教育水平以及风俗习惯等因素。构成社会环境的要素包括人口规模、年龄结构、种族结构、收入分布、消费结构和水平、人口流动性等。其中人口规模直接影响着一个国家或地区市场的容量，年龄结构则决定消费品的种类及推广方式。 T即Technology，技术要素。技术要素不仅仅包括那些引起革命性变化的发明，还包括与企业生产有关的新技术、新工艺、新材料的出现和发展趋势以及应用前景。在过去的半个世纪里，最迅速的变化就发生在技术领域，像微软、惠普、通用电气等高技术公司的崛起改变着世界和人类的生活方式。同样，技术领先的医院、大学等非盈利性组织，也比没有采用先进技术的同类组织具有更强的竞争力。 2.波特五力模型 五力模型是由波特（Porter）提出的，它认为行业中存在着决定竞争规模和程度的五种力量，这五种力量综合起来影响着产业的吸引力。它是用来分析企业所在行业竞争特征的一种有效的工具。在该模型中涉及的五种力量包括：新的竞争对手入侵，替代品的威胁，买方议价能力，卖方议价能力以及现存竞争者之间的竞争。决定企业
目录 原始数据：第一产业增加值 (2) 作图 (3) 一、趋势分解 (3) （一）计算季节指数S (3) （二）提取长期趋势T (4) （三）循环变动 (5) （四）预测 (5) 二、一次移动平均法 (6) 三、一次指数平滑法 (7) 四、ARMA模型 (8) 预测效果分析 (10)
原始数据：第一产业增加值 时间Y 2004年第1季度2663.54 2004年第2季度4363.97 2004年第3季度6357.52 2004年第4季度8027.7 2005年第1季度2928.62 2005年第2季度4507.69 2005年第3季度6607.49 2005年第4季度8376.2 2006年第1季度3093.01 2006年第2季度4880.62 2006年第3季度7084.94 2006年第4季度8981.43 2007年第1季度3654.04 2007年第2季度5629.28 2007年第3季度8653.48 2007年第4季度10690.2 2008年第1季度4678.63 2008年第2季度7017.95 2008年第3季度10172.31 2008年第4季度11833.11 2009年第1季度4627.03 2009年第2季度7203.67 2009年第3季度10311.53 2009年第4季度13083.77 2010年第1季度5143.64 2010年第2季度8235.44 2010年第3季度12244.06 2010年第4季度14910.46 2011年第1季度5951.7 2011年第2季度9674 2011年第3季度14570.72 2011年第4季度17289.79 2012年第1季度6921.55 2012年第2季度10548.32 2012年第3季度15616 2012年第4季度19287.76 2013年第1季度7427 2013年第2季度11195 2013年第3季度17047 2013年第4季度21288 2014年第1季度7775.7
销售预测常用的基本方法 经济规律的客观性及其可认识性是预测分析方法的基础；系统的、准确的会计信息及其他有关资料是开展预测分析的前提条件。预测分析所采用的专门方法是随分析对象和预测期限的不同而异的。尽管方法种类繁多，但从总体上将可归纳为定性分析法和定量分析法两类： 1、定量分析法（Quantitative Analysis） 也叫数量分析法，即运用现代数学方法对历史数据（包括会计、统计及其他方面的资料）进行科学的加工处理，并建立经济数学模型，以揭示各有关变量之间的规律性联系的一类科学方法。 定量分析法按照预测分析方法论所遵循的原则、依据的理论基础及具体做法不同又分为： （1）因果预测法：是从某项指标与其他有关指标之间的规律性联系中进行分析研究的。即根据各有关指标之间的内在相互依存、相互制约的关系，建立起相应的因果数学模型，以实现预测目标的一种数学预测方法。如本、量、利分析法、回归分析法等。 （2）趋势预测法：也叫时间序列法、外推分析法。是根据某项指标过去和现在按时间顺序排列的数据资料，运用一定的数学方法进行加工、计算，借以预计推断事物未来发展趋势的一种数量分析方法。其实质是把未来视做过去和现在的延伸。如简单平均法、移动加权平均法、指数平滑法等。 2、定性分析法（Qualitative Analysis） 也叫非数量分析法。一般是在企业缺乏完备、准确的历史资料的情况下，首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见；然后再通过召开座谈会或函询的方式，对初步预测意见进行修正、补充，并作出预测分析最终结论的专门预测方法。因此，又称为“判断分析法”或“集合意见法”。 在实际运用中，两类方法可根据实际情况进行必要的结合，以确保预测结果的准确性。 综上所述，预测方法可归纳如下：
常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/2813:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
【分析方法】数据分析的3个常用方法 一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。 数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论一些数据分析的三个常用方法： ?数据趋势分析 ?数据对比分析 ?数据细分分析 1数据趋势分析 趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。 趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。 环比是指本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。 为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。 定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。比如：2019年2月份某APP月活跃用户数2000万，相比同年1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。 2数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。 对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。 一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。 比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。 3数据细分分析 在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括： ?分时：不同时间短数据是否有变化。 ?分渠道：不同来源的流量或者产品是否有变化。 ?分用户：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。 ?分地区：不同地区的数据是否有变化。 ?组成拆分：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。 细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。 4小结 趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。