|
怎样用科学方法进行预测呢？
我们可以基于数据和分析，利用业务知识对未来进行预测。随着计算机技术和网络技术的发展，大数据技术深入到各行各业。从海量数据中挖掘具有潜在价值的关系、趋势和模式，构建预测模型、做出预测分析是必然趋势。通过数据实现预测可以帮助企业发现市场机会，做出科学的经营决策。
科学的预测离不开数据，数据离不开预测方法，目前的预测方法大致分为如下类：
主要依赖于人的主观判断。当可供参考的历史数据很少时，采用定性预测方法最合适。
运用历史数据对未来进行预测，它尤其适用于每年基本模式变化不大的场景。
假定需求预测与某些因素相关，因果关系预测法可以找到这些因素与需求的关联性，通过预测这些外界因素的变化来预测未来。
模拟模型允许预测人员对预测的条件作一定程度的假设。
科学的预测需经历确定需求—获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策。
先要确定预测的对象、目标和范围，这里的范围包括地理范围和时间范围。收集所需的数据，对数据进行预处理，同时分析数据的周期性、季节性、趋势性和随机性。选择预测方法建立模型，同时要确认模型对预测是否有效。根据前面的数据信息和预测模型对预测对象做出合理的预测。通过预测结果，可为即将到来的事物制定决策，以完成预测的目标。
接下来举一个简单的例子，假如要求你对公司某款产品未来几个月销售量等进行预测，且这些被预测变量具有增长趋势，公司可能会根据你的预测结果，进行战略调整和布局，那么如何进行预测呢？可以使用时间序列预测。
示例数据如下：
对销售数据进行探索分析，商品每月销售量的分布图：
商品在各省销售量的分布图：
商品型号在各省销售量的分布图：
利用Python获得数据的基本信息如下：
从上面可知数据量为218618条，没有缺失值，因此不需要进行缺失值处理。接下来，需要统计每月产品的销售量，然后选择时间序列的方法进行预测，在进行时间序列分析前需分析数据的稳定性，将不稳定的数据利用差分的方法进行稳定处理，同时将数据分解，以分析数据的周期性、季节性、趋势性和随机性，具体细节这里不再赘述。本文选择的是基于python 的SARIMAX的方法。SARIMAX是以差分整合移动平均自回归模型（ARIMA）为基础在添加Seasonal季节性、周期性和eXogenous外部因素。生成的模型概况如下：
利用模型预测未来几个月的结果图如下：
结束语在当前的数字经济时代，自以为是必定失败。利用数据结合业务知识，使用经过验证的分析，而不是靠纯粹的直觉判断。运用科学的方法，分析和预见其发展趋势，掌握市场变化的规律，提高管理的科学水平，减少决策的盲目性，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，由此决策目标才能得以顺利实现。
| 
