数据预测方法有哪些（最实用的4种方法）
好的预测能捕捉到历史数据中存在的真正模式和关系，适当的预测方法主要取决于有哪些数据。
如果没有数据，或者如果现有数据与预测无关，则必须使用定性预测方法。这些方法不是纯粹的猜测–有一些成熟的结构化方法可以在不使用历史数据的情况下获得良好的预测。
当满足两个条件时，可以应用定量预测。
1. 可以获得有关过去的数字信息。
2. 可以合理地假设过去模式的某些方面将延续到未来。
定量预测即为应用统计学方法工具的预测；定性预测即为非统计学方法的预测。
简单介绍两大类统计学方法工具
– 时间序列这是使用得最频繁的一种定量预测法，使用的是时间序列数据（在一段时间内定期收集的数据，如每周，每月，每季度，每年的数据）或是截面数据 （在单一时间点收集到的数据）。它还可以分为趋势预测法和图形法；
趋势预测法有效应用于销售历史数据量较大的企业，且通常时间超过18个月至24个月。这些历史数据会产生一个“时间序列”，通过最小二乘法来得出预测需求量。 图形法是指时间序列可以通过图形绘制来表示过去的销售量，以及正常情况下特定产品的预测需求量。
– 回归分析法这是利用自回归综合移动平均数和复杂的数学方程，建立需求与影响需求的因素之间的关系模型。
非统计学工具主要有以下几种
– 调查法包括抽样调查，完全调查，民意调查，德尔菲技术等
市场调查可以是抽样调查，也可以是完全的调查。一般以问卷的形式，直接从最终客户那里获取信息，鉴于成本和时效性，主要应用的是抽样调查。这类调查可能对新产品，或者几乎没有需求记录的产品比较适用；意见调查，即销售相关人员的意见，由每个销售员输入预期需求，汇总、评估并由管理层判断后生成最终版本的需求预测；德尔菲技术，即专家意见法，往往由每位专家针对指定的特定细分市场进行预测，这一过程重复进行，直到所有专家达成接近共识。
– 市场测试则是更加直观，更加有针对性的方法，通过营销试点，以及根据销售结果来测试市场的潜在的需求量。
需求预测常用的方法工具
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