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數(shù)據(jù)分析中預測分析應該怎么做?

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2021-09-13 21:09:30    作者:企資自媒體    瀏覽次數(shù):113
導讀

編輯導語:在各行業(yè)各領域,只要有核心的業(yè)務指標,都要預測核心業(yè)績未來的走勢,銷售,市場營銷,運營,財務等。一方面可以對未來的發(fā)展趨勢有個大致的掌握,另一方面也可以提前規(guī)劃,設定各下屬部門的KPI,以便盡

編輯導語:在各行業(yè)各領域,只要有核心的業(yè)務指標,都要預測核心業(yè)績未來的走勢,銷售,市場營銷,運營,財務等。一方面可以對未來的發(fā)展趨勢有個大致的掌握,另一方面也可以提前規(guī)劃,設定各下屬部門的KPI,以便盡可能地完成或者超過KPI。所以,數(shù)據(jù)分析師作為公司業(yè)務的策略官,掌握正確的預測方法,無疑是非常重要的,今天就帶大家一起來看看,我們究竟怎么做預測?

01 為什么預測很重要?

每逢年末年初,除了對上一年的整體業(yè)績做復盤和總結外,老板最關心的一件事莫過于:“下一年的銷售額預測是多少?”這個問題看似很簡單,但卻讓下屬主管們撓禿了頭,因為這個預測不是拍拍腦袋就敲定,說高了,順勢就給自己挖了個坑,說低了,老板就會diss你沒有了解業(yè)務現(xiàn)狀。

可是預測到底該怎么做呢?看到那么復雜的數(shù)據(jù),肯定要用很高端的工具才可以吧?Python還是SPSS呢?我都不會啊?。。。?/p>

其實我們可以用Excel,是的,沒有聽錯,就用我們平時覺得很low的Excel就能完成那么高大上的操作,無需任何統(tǒng)計和編程知識,簡單妥妥拽拽,預測就完成了,下面我們就以一個實際案例開始我們的Excel的預測之旅吧!

在本文中,我們將對一家老牌的甜品店進行非常有趣的案例研究。我們有以往年月的銷售量數(shù)據(jù),將預測2020年剩余月份的銷售量。 正如在前面所提到的,預測是數(shù)據(jù)分析師最基本的技術之一,可以幫助公司預測未來的業(yè)績趨勢和機會。大型公司和初創(chuàng)公司都會依賴預測來做出關鍵的決定。例如:

使用預測來預測產(chǎn)品、服務的用戶量,并在合適的時間點進行運營使用預測來預測銷售并相應地計劃預算,制定KPI等使用預測來預測人力成本,并因此建議未來的招聘計劃其他

這些是數(shù)據(jù)分析師在實際工作中會經(jīng)常遇到的預測案例。如果你打算成為一名數(shù)據(jù)分析師,一定要學會預測分析。

02 什么是預測?

什么是預測?

用最簡單的術語來說,它是在分析過去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù),進而預測未來的過程。我們主要根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)進行定量預測。因此,在開始之前,我們先了解一些關鍵的時間序列術語。

時間序列通常是隨時間推移而收集的數(shù)據(jù),并且取決于時間變量。例如,這里有一個每年飛行的乘客數(shù)量的時間序列數(shù)據(jù):

時間序列數(shù)據(jù)中包含了一些重要的組成部分,我們需要將這些組成部分拆解:

趨勢性:趨勢是事物發(fā)展或變化的總體方向。在上面的例子中,我們看到時間序列呈增長趨勢,這意味著在飛機上飛行的乘客數(shù)量整體趨勢上是在增加。如下圖中第二張圖所示。季節(jié)性:在上述時間序列中可以看到的另一個清晰的模式,就是該模式以固定的時間周期重復,我們稱為季節(jié)性。在特定時間周期內重復出現(xiàn)或重復的時間序列中任何可預測的變化或模式都可以說是季節(jié)性。下圖中第三張圖所示。隨機性:去除趨勢性和季節(jié)性后,剩下的就是一些隨機的、無任何規(guī)律的白噪聲。下圖中第四張圖所示。

03 用Excel內置函數(shù)進行預測

內置函數(shù)介紹

我們將從Excel中可用的最簡單的函數(shù)開始:

Forecast.linear

它通過使用現(xiàn)有或過去的值來預測或計算值。我們將通過自變量x值來預測y,是基于線性回歸函數(shù)進行預測。

如果數(shù)據(jù)中存在線性趨勢(即y線性依賴于x值),則此函數(shù)的效果最佳,但有一點需要注意,如果數(shù)據(jù)中存在明顯的季節(jié)性,那么該函數(shù)就不再適用了。

那么對于有季節(jié)性的數(shù)據(jù),我們該怎么預測呢?不用擔心,Excel為我們提供了另一個強大的高級預測功能:

Forecast.ets

此函數(shù)通過三重指數(shù)平滑方法進行此預測。這里不會深入介紹指數(shù)平滑方法,但該函數(shù)的使用需要注意一些點:

Forecast.ets函數(shù)或三重指數(shù)平滑方法考慮了季節(jié)性此方法是加權方法,越久遠的值,權重越小,也就意味著,重要性越小最重要的是,時間軸必須均勻分布,否則會產(chǎn)生錯誤。例如,它們可以是每月數(shù)據(jù),每日數(shù)據(jù),年度數(shù)據(jù)等。

Forecasting.ets.seasonality

它返回基于歷史數(shù)據(jù)檢測到的季節(jié)性周期的長度,如有的數(shù)據(jù)是5個月重復一次,那么它的周期就是5。

Forecasting.ets.confint

它返回指定目標日期的預測值的置信區(qū)間。默認的置信區(qū)間為95%。這意味著95%的預測值將在該值的范圍內。

單純的理解這些函數(shù)可能有些費力,所以我們從一個實際案例看看怎么一步步跑起來。

使用內置函數(shù)預測

下面就是本文中最令人期待的部分了。我們有一個甜點店的數(shù)據(jù)集,它包含從2018年1月到2020年8月的每月銷售數(shù)據(jù)。我們將預測在2020年剩余月份的銷售情況,以便店主可以相應地準備庫存和工作人員。

這是示例數(shù)據(jù):

我們將預測4個月的銷售額:9月,10月,11月,12月

需要注意的是,使用的Excel版本必須是2016以后的版本。

基于Forecast.ets函數(shù)進行預測

同時,也可以使用Forecasting.ets.seasonality和Forecasting.ets.confint檢查季節(jié)性和置信區(qū)間。

04 用Excel預測模型進行預測

在Excel 2016及更高版本中進行預測可以更加直觀和方便。我們可以直接使用預測模型執(zhí)行這些步驟。

步驟1 –選擇預測表

轉到數(shù)據(jù),然后選擇預測表:

步驟2 –選擇必要的選項

然后,您可以選擇必要的選項,例如:結束日期,置信區(qū)間,并執(zhí)行更多自定義。預測表為我們提供了表格值,例如預測,下置信度值和上置信度值以及數(shù)據(jù)的圖形視圖:

拖拖拽拽,連函數(shù)都不用輸入,你已經(jīng)在Excel中建立了第一個預測模型!很簡單,是不是?

我們來看一下我們的預測結果:

通過查看我們的數(shù)據(jù),我們注意到通常在十一月和附近月份會出現(xiàn)高峰,這可能是由于節(jié)日的原因。

受新冠疫情的影響,到4月和5月,這家商店的收益為零!太難了!在接下來的7月和8月,銷售量有所回升。

我們的預測表明,這種趨勢將在9月份繼續(xù)增長?,F(xiàn)在,商店可以查看未來幾個月的預測數(shù)據(jù)以準備庫存。他們還可以查看置信度,并了解波動的情況。

05 總結

預測很復雜,因為預測涉及到很多業(yè)務。預測又很重要,因為它關乎后續(xù)業(yè)績的發(fā)展和政策的制定,同時,預測也很簡單,簡單到用Excel拖拉拽就能輕易實現(xiàn)。本文介紹了用Excel進行預測分析的具體方法,希望這種簡單易操作的方法能夠幫助到大家。

以上就是數(shù)據(jù)分析思維—預測分析部分的內容,部分數(shù)據(jù)分析思維請翻看歷史文章,更多數(shù)據(jù)分析思維的文章持續(xù)更新中,敬請期待,如果覺得不錯,也歡迎分享、點贊哈~

本文由 @數(shù)據(jù)分析星球 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉載。

題圖來自 Pexels,基于CC0協(xié)議

 
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