最實用的4種方法「數據預測方法有哪些」

好的預測能捕捉到歷史數據中存在的真正模式和關係，適當的預測方法主要取決於有哪些數據。

如果沒有數據，或者如果現有數據與預測無關，則必須使用定性預測方法。這些方法不是純粹的猜測–有一些成熟的結構化方法可以在不使用歷史數據的情況下獲得良好的預測。

當滿足兩個條件時，可以應用定量預測。

1. 可以獲得有關過去的數字信息。

2. 可以合理地假設過去模式的某些方面將延續到未來。

定量預測即為應用統計學方法工具的預測；定性預測即為非統計學方法的預測。

簡單介紹兩大類統計學方法工具：

– 時間序列：這是使用得最頻繁的一種定量預測法，使用的是時間序列數據（在一段時間內定期收集的數據，如每周，每月，每季度，每年的數據）或是截面數據（在單一時間點收集到的數據）。它還可以分為趨勢預測法和圖形法；

– 回歸分析法：這是利用自回歸綜合移動平均數和複雜的數學方程，建立需求與影響需求的因素之間的關係模型。

非統計學工具主要有以下幾種：

– 調查法：包括抽樣調查，完全調查，民意調查，德爾菲技術等

市場調查可以是抽樣調查，也可以是完全的調查。一般以問卷的形式，直接從最終客戶那裡獲取信息，鑒於成本和時效性，主要應用的是抽樣調查。這類調查可能對新產品，或者幾乎沒有需求記錄的產品比較適用；
意見調查，即銷售相關人員的意見，由每個銷售員輸入預期需求，匯總、評估並由管理層判斷後生成最終版本的需求預測；
德爾菲技術，即專家意見法，往往由每位專家針對指定的特定細分市場進行預測，這一過程重複進行，直到所有專家達成接近共識。

– 市場測試：則是更加直觀，更加有針對性的方法，通過營銷試點，以及根據銷售結果來測試市場的潛在的需求量。