最新消息:阿里云双12优惠,史上最低折扣。

数据分析预测应该如何做?

服务器租用 aliyun 222浏览

html为什么要加密?具体应该如何做?

一直有人问HTML加密混淆怎么做,其实这在业内是早已很多人研究过的课题。我们先理下需求,加密的目的是什么?加密到什么级别?为此我们可以牺牲什么?

随着云计算的发展,人工智能与大数据逐渐在企业生产之中占据特别重要的地位,尤其是大数据,甚至可以通过先前的数据来预测未来的走势。

假如我们手中有2019年全年的数据,用以来预测2020年全面的数据结果,我们应该怎么做呢?

孙子曰:“知己知彼百战不殆!”

大数据预测分析(Big Data Predictive Analytics)可谓是大数据的圣杯,也是众多数据分析人士的终极梦想。谁不想帮助企业做出英明的业务决策、卖出更多商品和服务、让客户更开心同时避免灾难的发生呢?但是预测分析同时也是一个极端困难的任务。

一、如果要预测成功则必须要注意以下4点:

1.数据质量:数据是预测分析的血液。数据通常来自内部数据如客户交易数据和生产数据。但我们还需要补充外部数据源,如行业市场数据、社交网络数据和其他统计数据。与流行的技术观点不同,这些外部数据未必一定是“大数据”。数据中的变量是否有助于有效预测才是关键所在。总之,你手里的数据越多,相关度和质量越高,你找出原因和结果的可能性越大。

2.数据科学家:数据科学家必须理解业务需求和业务目标,审视数据,并围绕业务目标建立预测分析规则,例如如何增加电子商务的销售额、保持生产线的正常运转、防止库存短缺等。数据科学家需要拥有数学、统计学等多个领域的知识。看看2008年Netflix大奖(点击查看获奖算法)得主——Formulas Galore(2006年开始,在线电影租赁公司Netflix用百万美元悬赏,奖励能够将其电影推荐算法准确性提高至少10%的人。),那才是真正的科学。幸运的是,大多数预测分析解决方案要求没有这么高。

3.预测分析软件:数据科学家必须借助预测分析软件来评估他们的分析模型和规则,预测分析软件通过整合统计分析和机器学习算法发挥作用。IBM SPSS和SAS是两个数据科学家常用的分析软件。R项目则是一个非常流行的开源工具。如果数据量大到“大数据”的程度,那么你可能还需要一些专门的大数据处理平台如Hadoop或数据库分析机如Oracle Exadata。

4.运营软件:如果你很幸运找到了合适的预测规则,下一步就是将规则植入你的应用。你的预测分析软件应该能以某种方式产生代码,例如预测分析厂商KXEN的产品。更重要的是将预测规则需要的数据事先准备好。预测规则也能通过业务规则管理系统和复杂事件处理平台(CEP)进行优化。

二、预测方法选择

1.简单的传统的预测方法有:

时间序列预测法。包括:简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。

统计回归。包括:一元线性回归、多元线性回归、正交多项回归、差值回归等。上面的方法大都能由EXCEL的统计分析工具库完成,具体到月份问题都不大。如果规律清晰,自变量固定,用统计回归预测到天也是可以的,并且统计回归可以对结果可靠性验证,比如R方检验、t检验。

2.预测结果准确性建议

2.1尽可能的搜集以往的直接数据,即使是有缺失月份的,因为即使以前某年缺少某几个月的数据,在一个大的数据环境中可以进行合理推测,相关性分析。

2.2积极寻找二手资料如报刊、杂志、专业平面及影像数据,寻找行业内相关时间点的【相关】数据,即使是大数据也可以,一方面可以补充缺少的数据量,第二方面寻找出当年某月的运行态势和全年情况,第三方面对直接数据的补充,从上、下游行业的数据,这是间接数据,可以推测出本行业的数据当时的数据。

2.3相关统计年鉴,这个是很用的,特别是追述或判断某个数据上,列出行业内数据的相关因素,比如适用人口、适用工业,在相关年鉴上是可以查到相应的消费量、投资量数据,根据这个是可以推测那个时间点的大概情况,当然可能有一定的误差,因此建议要多个年鉴交叉使用。最后需要注意一个隐性数据的问题,即潜在消耗数据量和折旧量,这个也可以根据年鉴推断出来的。

三、数据分析软件推荐

1.IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler 是一组数据挖掘工具,通过这些工具可以采用商业技术快速建立预测性模型,并将其应用于商业活动,从而改进决策过程。IBM SPSS Modeler 参照行业标准 CRISP-DM 模型设计而成,可支持从数据到更优商业成果的整个数据挖掘过程。提供了各种借助机器学习、人工智能和统计学的建模方法。

 

IBM SPSS Modeler

2.RapidMiner

RapidMiner 是由同名公司开发的一款数据分析产品,它提供了包括数据准备、机器学习、深度学习、文本分析和模型预测的一个集成环境,并且产品中的每个功能操作都实现了可视化,方便操作,易于上手。RapidMiner 提供了 RapidMiner Studio 免费版,和收费版的区别在于只支持单逻辑处理器,数据规模也仅支持一万行。

 

RapidMiner

预测终究会回归理性,这是一种对未来的猜测,仅是按照往日的数据波动进行推演!现实可能会因为种种意外而造成不可预知的影响。

转载请注明:小猪云服务器租用推荐 » 数据分析预测应该如何做?