預測分析方法

A. 預測方法體系

油氣資源儲量、產量增長趨勢預測的方法大致可以劃分為四大類:一是專家評估法;二是統計法，包含時間序列數學模型法和工作量數學模型法;三是類比法;第四類是綜合預測法。

一、專家評估法

(一)基本原理

專家評估法是指預測者製作油氣資源趨勢預測表格，分發給熟悉業務知識、具有豐富經驗和綜合分析能力的專家學者，讓他們在已有資料的基礎上，運用個人的經驗和分析判斷能力，對油氣資源的未來發展作出性質和程度上的判斷，然後經過分析處理，綜合專家們的意見，得到預測結果。

(二)實施步驟

1.設計油氣資源趨勢預測表格

預測表格主要包含油氣儲量、產量高峰值及持續時間的預測，以及每五年的平均儲量發現和產量情況(表4-1-1)。

2.將表格分發給專家進行預測

選擇對我國油氣資源狀況比較了解，有較高理論水平和豐富實踐經驗，在油氣資源評價和戰略研究方面卓有成效的專家學者。將表發給專家，並附以相關資料，請專家對表中所列事項作出預測與評價，並給出預測依據。

3.預測結果的分析整理

用統計方法綜合專家們的意見。把各位專家的預測結果予以綜合、整理、分析，並將結果以圖表的形式表現出來。

表4-1-1 發現趨勢專家評估法預測表

二、統計法

統計法主要依據已知的油氣儲量、產量數據，採用各類數學模型，進行歷史數據的擬合，並預測未來的發展趨勢。統計法包括時間序列法、勘探工作量數學模型法、遞減曲線分析法、儲量—產量歷史擬合法和儲量—產量雙向平衡控制模型法等(表4-1-2)。

三、類比法

(一)方法原理

所謂類比法是指開展低勘探程度盆地的油氣儲量、產量趨勢預測時，以勘探程度較高的盆地作為類比對象，依據預測盆地與類比盆地在盆地類型和油氣地質條件的相似性，假設預測盆地投入充足勘探開發工作量的情況下，未來一個時間段內能夠發現的油氣儲量和達到的產量。類比法可分為探明速度類比法和圖形類比法。

表4-1-2 油氣資源發現趨勢預測統計法模型分類表

(二)方法種類

1.速度類比法

以盆地類型為主要劃分依據，分別選取松遼、鄂爾多斯、渤海灣、二連、准噶爾、柴達木、吐哈、酒泉、塔里木、蘇北和百色盆地作為石油儲量發現和產量增長的類比盆地，選取四川、鄂爾多斯、塔里木、吐哈、柴達木、松遼、渤海灣、南襄和百色盆地作為天然氣儲量發現和產量增長的類比盆地。依據各盆地油氣資源的探明程度與采出程度，將以上盆地的勘探開發階段劃分為早期、中期和後期，不同階段具有不同的油氣地質儲量的探明速度和可采儲量的采出速度。對低勘探程度盆地進行油氣資源趨勢預測時，給定油氣儲量發現和開始具有產量的起點，類比高勘探程度盆地的探明速度和采出速度，預測出未來某一時間單元內(2006～2030年)該盆地油氣儲量探明狀況和產量增長狀況。

2.圖形類比法

圖形類比法是假設在有充足的勘探開發工作量基礎上，預測盆地和類比盆地具有相似的勘探發現歷程與產量增長過程，預測盆地可類比高勘探程度盆地的儲量發現和產量增長曲線，使用類比盆地的模型參數以及預測盆地的資源量數據，即可得到預測盆地油氣資源趨勢預測曲線，進而得到2006～2030年儲量和產量的數據。

按照類比標准表所選取的盆地，使用龔帕茲模型分別進行儲量和產量數據曲線的擬合，得到40個儲量類比圖形和產量類比圖形，以及相應的圖形參數a、b。

(三)實施步驟

(1)建立類比標准表:選取勘探程度較高的盆地作為類比盆地，按照盆地類型進行分類，將各盆地的儲量發現和產量增長劃分為不同的階段，統計計算各階段的儲量探明速度和產量增長速度，製作類比標准表。

(2)建立類比圖形庫:根據作為類比盆地的高勘探程度盆地的儲量、產量歷史數據，用龔帕茲模型進行曲線擬合，得到控制圖形形狀的參數a和b，分別擬合類比標准表中各盆地的儲量和產量曲線，建立類比圖形庫。

(3)為預測盆地選擇合適的類比盆地:預測盆地與類比盆地的盆地類型、地層時代、儲層岩性相近，油氣地質條件可以類比。

(4)按照類比標准表分別給各預測盆地儲量探明速度和產量增長速度賦值，並按盆地實際情況選擇對應的持續時間，得到2006～2030年預測盆地累計探明程度、儲量以及累計產量。

(5)將預測盆地的資源量和類比盆地的參數a和b代入龔帕茲公式，得到預測盆地的儲量發現和產量增長曲線。

(6)以探明速度和產出速度類比法為主，並考慮圖形類比法得到的預測結果，對預測盆地2006～2030年油氣資源發現趨勢進行綜合分析。

四、綜合預測法

(一)方法原理

綜合預測法是指以盆地或預測區的資源潛力為預測基礎，分析其勘探開發歷程，依據目前所處的勘探開發階段，確定其未來儲量、產量可能出現的高峰值及時間，使用多旋迴哈伯特模型，採用儲采比控制的辦法，對油氣儲量、產量進行預測。

1.哈伯特模型

哈伯特模型將油田產量的歷史數據與對稱的鍾形曲線相擬合。哈伯特模型有3個基本的假定:

(1)油田投入開發後，產量從0開始隨開發時間的延長而上升，並達到一個或多個高峰值。

(2)產量高峰過後，則隨開發時間的延長而下降，直至資源完全衰竭。

(3)當開發時間趨近於無窮時，產量與時間關系曲線下面的面積，等於油田的最終可采儲量。

在上述條件下，油氣田的產量可用累積產量的二次函數表示，其表達式為:

全國油氣儲量產量增長趨勢預測

式中:Q為油氣田產量，10⁴t/年(油田)或10⁸m³/年(氣田);N_p為累積產量，

10⁴t或10⁸m³;a、b為模型參數。S.M.Al－Fattah和陳元千推導出哈伯特模型的累積產量與開發時間的關系式為:

全國油氣儲量產量增長趨勢預測

式中:N_R為最終可采儲量，10⁴t或10⁸m³;t為投產後年份，a;t₀為開始投產年份，a;c為模型參數。

式(4－2)表示的是累積產量與時間的關系，實際上是邏輯斯諦模型的一種衍生形式。式(4－2)也可表示為:

全國油氣儲量產量增長趨勢預測

式中:t_m為產量高峰年份，a。

式(4－3)兩邊分別對t求導，得到產量與時間的關系式為:

全國油氣儲量產量增長趨勢預測

式中:Q_m為油田年產量高峰值，10⁴t或10⁸m³。

由式(4－4)知，當t=t_m時， ，即當油氣田年產量達到最高年產量(峰值)時，相應的累積產量應等於最終可采儲量的50%。

就式(4－4)而言，參數b控制了曲線張口的大小，b值大時，曲線陡峭，張口小，表示預測地區的儲量發現或產量增長屬於快上快下型，持續時間短，達到高峰後迅速下降;b值小時，曲線平緩，張口大，表明儲量或產量平緩增長，高峰時間長，有一個較長的生命周期。

2.多旋迴哈伯特模型

多旋迴哈伯特模型可表示為:

全國油氣儲量產量增長趨勢預測

式中:i為哈伯特旋迴個數;k為哈伯特旋迴總數，其他參數同上。

用多旋迴哈伯特模型預測石油地質儲量和油氣產量首先要確定哈伯特旋迴的個數，除了已出現的高峰，還要預測將來可能出現的高峰個數，這需要掌握豐富的地質資料和勘探開發歷程，並對油氣田的未來發展趨勢有比較正確的認識;然後通過最小二乘法進行非線性擬合，確定單個哈伯特模型的參數，最後將多條哈伯特曲線疊加得到總的預測曲線。

(二)實施步驟

1.油氣儲量、產量高峰的基本判斷

開展盆地油氣儲量、產量發展趨勢預測是以其油氣資源潛力分析為基礎的，盆地的資源量和探明程度、產出程度基本上決定了油氣未來儲量、產量上升或下降的態勢。因此，依據盆地目前所處的勘探階段、資源潛力、歷年所發現的儲量規模、石油公司的「十一五」規劃和中長期發展規劃以及專家評估法作出的判斷，確定盆地的儲量發現高峰是否已過，如果高峰已過，則未來的儲量發現將呈現衰減的形勢;如果尚未達到高峰，則需要判斷高峰出現的時間及高峰值，不同類型盆地的儲量高峰所處的勘探階段不同，但一般出現在探明程度40%～60%時。產量高峰的判斷還要考慮油氣開發狀況，一般比儲量高峰晚5～20年。通過專家小組會議確定各盆地的儲量、產量高峰。

2.油氣儲量、產量增長曲線擬合

在確定了盆地儲量、產量的高峰後，即可使用多旋迴哈伯特或高斯模型進行油氣儲量、產量曲線的擬合。首先要確定哈伯特旋迴的個數，除了已出現的高峰，還要根據未來可能出現的高峰值，選擇合適的旋迴個數，然後通過最小二乘法進行非線性擬合，精確確定單個哈伯特模型有關高峰值、出現時間及表示曲線形態的參數，最後將多條哈伯特曲線疊加得到總的預測曲線。

3.採用儲采比控制儲量、產量之間的關系

首先對預測期內的儲采比變化趨勢進行預測判斷，一般而言，高勘探程度盆地的儲采比呈現下降趨勢，而低勘探程度盆地的儲采比在儲量發現高峰之前快速上升。然後對盆地的儲量、產量進行預測，採用儲采比控製法控制儲量、產量之間的關系。儲采比控製法是在對預測期內新增動用可采儲量的預測基礎上，用剩餘可采儲量的儲采比作為控制條件進行產量預測的一種方法。預測期歷年的新增可采儲量，包括老油田提高採收率增加的部分和新增動用儲量增加的部分。

(三)方法特點

1.預測依據充分

採用綜合預測法進行盆地油氣資源趨勢預測，不是靠以往數據的趨勢外推，而是以盆地的油氣資源量為基礎，通過潛力分析，定性判斷其未來的勘探開發前景。該方法也綜合考慮了盆地地質特點、地質理論和勘探開發技術進步、勘探圈閉類型等影響儲量、產量增長的內在因素和資源供需形勢、油價、政策以及突發事件等外在因素，同時參考了石油公司的「十一五」規劃和中長期發展規劃以及專家評估法作出的趨勢判斷。因此，預測依據是十分充分的。

2.發揮了專家經驗判斷的作用

單純用統計法進行趨勢預測，一個很大的弱點就是預測完全受數學模型的約束，很多專家經驗的判斷無法在預測中體現。而綜合預測法既有數學模型的約束，也有專家經驗的體現，實現了主客觀相結合的預測思路。

3.方法可控性強

使用多旋迴模型預測，能夠對預測進行有效控制。由於盆地油氣儲量、產量增長曲線多為多峰的形態，單旋迴的預測無法預測出未來高峰的出現，而多旋迴模型可以把由於不同原因出現的儲量、產量高峰一一表現出來，從而對儲量、產量增長結構有更清楚的認識，明了什麼時間由於何種事件的影響使油氣儲量、產量有了明顯的上升或下降。利用軟體可方便地實現對多旋迴的控制。

五、預測方法創新之處

(一)全面使用了專家評估法

國內外調研分析表明，專家經驗是油氣資源發現趨勢不可或缺的力量，專家評估法是除統計法和類比法之外的另一大類預測方法。因此，項目辦公室專門製作了油氣資源趨勢預測的表格，分發給30餘位石油界的專家，讓專家們在規定的時間內，對我國主要含油氣盆地石油天然氣發現趨勢進行預測，並給出綜合分析。

專家們的預測代表了我國石油界對未來油氣儲量、產量增長的基本判斷和普遍看法，這項工作是國內首次開展的一項調查研究工作，既為油氣資源趨勢預測研究提供了指導性的意見和參考依據，也是對我國石油工業未來發展思路上的整體把握。

(二)廣泛應用了類比法

對於勘探程度相對較低的盆地使用類比法開展油氣資源趨勢預測研究。根據評價區與類比區油氣地質條件的相似性，按照類比區不同勘探階段和油氣產出階段具有不同的探明速度和產出速度，判斷在未來某一時間段內評價區所處的勘探階段，用探明速度和產出速度乘以其地質資源量和可采資源量，即可得到評價區的儲量、產量增長趨勢。

類比法的建立為低勘探程度地區的油氣資源儲量、產量增長趨勢預測提供了可行的思路和辦法，解決了以往趨勢預測只能在高勘探程度地區開展的問題，是預測方法的一大創新之處。

(三)首創並應用了綜合預測法

從國內外有關油氣趨勢預測的現狀來看，基本上都屬於統計法的范疇，利用各類數學模型，以以往的儲量和產量數據進行趨勢外推。這種預測受數學模型的約束太大，很多經驗的判斷也無法在模型中體現出來，對於勘探過程中因勘探新領域突破而帶來的儲量增長突變無法有效預測。因此，需要一種考慮主客觀條件、具有普遍適用性的預測方法。因此，本次研究創立並應用了綜合預測法進行油氣儲量、產量增長趨勢預測。該方法預測依據充分，能夠發揮專家的經驗判斷，具有很強的可操作性，在實際應用中取得了很好的效果。

B. 預測的方法有很多，最基本的有哪些

定量分析方法和定性分析方法. (1)定量分析方法(數量方法) 包括趨勢分析法(時間序列分析法,外推分析法)和因果分析預測法. (2)定性分析方法包括非數量分析方法的集合意見法和判斷分析法――基本的定性分析方法.

預測（forecasting）是預計未來事件的一門藝術，一門科學。它包含採集歷史數據並用某種數學模型來外推與將來。它也可以是對未來的主觀或直覺的預期。它還可以是上述的綜合，即經由經理良好判斷調整的數學模型。

進行預測時，沒有一種預測方法會絕對有效。對一個企業在一種環境下是最好的預測方法，對另一企業或所在企業內另一部門卻可能完全不適用。無論使用何種方法進行預測，預測的作用也是有限的，並不是完美無缺。

但是，幾乎沒有一家企業可以不進行預測而只是等到事情發生時再採取行動，一個好的短期或長期的經營規劃取決於對公司產品需求的預測。

類型

按在規劃未來業務方面企業使用可分三種類型的預測：經濟預測（economic forecasts）、技術預測(technological forecasts)、需求預測（demand forecasts）。

1、 經濟預測（economic forecasts）,通過預計通貨膨脹率、貨幣供給、房屋開工率及其它有關指標來預測經濟周期。

2、 技術預測(technological forecasts),即預測會導致產生重要的新產品，從而帶動新工廠和設備需求的技術進步。

3、 需求預測（demand forecasts），為公司產品或服務需求預測。這些預測，也叫銷售預測，決定公司的生產、生產能力及計劃體系，並使公司財務、營銷、人事作相應變動。

按它包含的時間跨度來分類，也有三種分類：短期預測、中期預測、長期預測

1、短期預測。短期預測時間跨度最多為1年，而通常少於3個月。它用於購貨、工作安排、所需員工、工作指定和生產水平的計劃工作。

2、中期預測。中期預測的時間跨度通常是從3個月到3年。它用於銷售計劃、生產計劃和預算、現金預算和分析不同作業方案。

3、長期預測。長期預測的時間跨度通常為3年及3年以上。它用於規劃新產品、資本支出、生產設備安裝或天職，及研究與發展。

C. 如何選擇合適的預測方法

市場調查與分析 填空題
選擇適當的預測方法，就是（）。
答案：
根據市場現象及各種影響因素的特點來選擇。
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預測方法概述

預測，即用已知的信息去估計和推斷事物未來的發展趨勢或結果。預測方法主要有：（1）移動平均預測法（簡單移動平均、二項移動平均、三項移動平均）；（2）指數平滑預測法（簡單指數平滑、二項指數平滑、三項指數平滑、溫特斯指數平滑）；（3）趨勢外推預測法；（4）回歸預測法；（5）灰色預測法；（6）移動自回歸預測法（ARIMA）。
以上預測方法，除了回歸預測法，其餘的方法考慮的自變數只有一個——時間。以前我不能理解，單純按照時間序列排列起結果數據，進行預測將來時刻的結果，是不是考慮因素太少，因為影響事物發展變化的因素確實太多，但是隨著深入的學習，我發現這樣的預測是科學的。正因為影響事物發展變化的因素太多，無法一一找到並定量分析其影響，故只選擇唯一變化因素，時間。這樣做的依據是，事物的發展是有規律的，只要整體環境沒有發生大的變化，就仍會沿著這種趨勢發展下去，這是事物發展的規律性和慣性所決定，另外就是滯後性，前期的存量水平決定了後期的發展水平，如國民經濟發展，前期的投資會呈現乘數效應。
時間序列模型考慮事物發展的趨勢因素(T)、季節因素(S)、循環因素(C)和不規則因素(I)，通常時間序列可分解為有三個模型，即加法模型（Y=T+S+C+I）和乘法模型（Y=T*S*C*I）以及兩者結合的混合模型。在預測之前，需要進行趨勢剔除、季節調整等處理。
這些預測方法各有不同適用條件，需要說明的是，預測不等於精確值，預測值是一個估計值，是在一定概率范圍內的平均值，因此預測結果和實際會存在不一致情況，但整體預測值趨於期望值，離差平方和最小。下面簡單介紹：
（一）移動平均
由於精確度不夠，運用范圍較小。二項移動平均預測適用於波動不大且呈線性上升預測，三項移動平均適用於呈拋物線上升預測。
（二）指數平滑
指數平滑的原理是通過對歷史數據進行加權平滑，從而預測將來的數據。簡單指數平滑沒有市場了，二項指數平滑、三項指數平滑同移動平均法，適用呈線性和拋物線形發展的預測，由於需要主觀設置平滑指數，指數設置也沒有什麼根據，精度不高。而溫特斯指數平滑法包括趨勢和季節因素調整，對這類預測效果較好。
（三）趨勢外推
即用一條曲線擬合事物發展的趨勢，從而建立曲線方程進行預測。常用的擬合曲線包括：多項式曲線（一次曲線、二次曲線、三次曲線），這和前面的移動平均預測類似；指數曲線、修正指數曲線；邏輯斯蒂曲線和龔伯茲曲線。
（四）回歸預測
回歸預測是通過找到影響事物發展變化的主要因素，從而建立一種因果關系，通過分析影響因素的變化預測事物未來變化值，即計量經濟學學習的內容
（五）灰色預測法
適用於呈指數增長趨勢的預測，不適用於包括季節因素的預測。
（六）移動自回歸預測法
目前運用最廣也最復雜的預測方法，精度較高，預測時需要大量的數據。白雜訊、平穩性、單整協整檢驗……都是它的知識點

D. .預測的基本方法有哪三種

1、定性預測：定性預測屬於主觀判斷，它基於估計和評價。常見的定性預測方法包括：一般預測、市場調研法、小組討論法、歷史類比、德爾菲法等。

2、時間序列分析：時間序列分析是建立在這樣一個設定基礎上的,與過去需求相關的歷史數據可用於預測未來的需求。歷史數據可能包含諸如趨勢、季節、周期等因素。常見的時間序列分析方法主要有：簡單移動平均、加權移動平均、指數平滑、回歸分析、鮑克斯·詹金斯法、西斯金時間序列等。

3、因果聯系法：因果聯系是假定需求與某些內在因素或周圍環境的外部因素有關。常見的因果聯系法主要有：回歸分析、經濟模型、投入產出模型、行指標等。

4、模擬：模擬模型允許預測人員對預測的條件作一定程度的假設。

(4)預測分析方法擴展閱讀

作用

1、預測為制訂一個切實可行的計劃提供科學依據事實；

2、預測是避免決策片面性和決策失誤的重要手段；

3、預測既是計劃的前提條件，又是計劃工作的重要組成部分；

4、是提高管理預見性的一種手段；

5、向前看，面向未來，做好准備，發現問題集中力量解決，一定程度上決定組織成敗。

E. 簡述預測的定量分析有哪些具體方法

1、比率分析法。它是財務分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。 2、趨勢分析法。它對同一單位相關財務指標連續幾年的數據作縱向對比，觀察其成長性。通過趨勢分析，分析者可以了解該企業在特定方面的發展變化趨勢。 3、結構分析法。它通過對企業財務指標中各分項目在總體項目中的比重或組成的分析，考量各分項目在總體項目中的地位。 4、相互對比法。它通過經濟指標的相互比較來揭示經濟指標之間的數量差異，既可以是本期同上期的縱向比較，也可以是同行業不同企業之間的橫向比較，還可以與標准值進行比較。通過比較找出差距．進而分析形成差距的原因。 5、數學模型法。在現代管理科學中，數學模型被廣泛應用，特別是在經濟預測和管理工作中，由於不能進行實驗驗證，通常都是通過數學模型來分析和預測經濟決策所可能產生的結果的。 以上五種定量分析方法，比率分析法是基礎，趨勢分析、結構分析和對比分析等方法是延伸，數學模型法代表了定量分析的發展方向。

F. 預測方法分為兩大類，是指什麼

市場預測方法一般可分為定性預測和定量預測兩大類。

1. 定性預測

   定性預測屬於主觀判斷，它基於估計和評價。常見的定性預測方法包括：一般預測、市場調研法、小組討論法、歷史類比、德爾菲法等。

2. 定量預測

   定量預測是使用一歷史數據或因素變數來預測需求的數學模型。是根據已掌握的比較完備的歷史統計數據，運用一定的數學方法進行科學的加工整理，藉以揭示有關變數之間的規律性聯系，用於預測和推測未來發展變化情況的一類預測方法。 烽火獵頭專家認為定量預測方法也稱統計預測法，其主要特點是利用統計資料和數學模型來進行預測。然而，這並不意味著定量方法完全排除主觀因素，相反主觀判斷在定量方法中仍起著重要的作用，只不過與定性方法相比，各種主觀因素所起的作用小一些罷了。
   

G. 什麼是預測分析預測分析有哪些方法以及內容

什麼是預測分析?預測分析有哪些方法以及內容
是預測財運吧，先分析這個時間段自己有沒有財運，身帶玄武和天蓬
為財
，沒有的話趁早別買彩票，買了也

H. 什麼叫預測分析

答：預測分析是一種統計或數據挖掘解決方案，包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的演算法和技術。可為預測、優化、預報和模擬等許多其他用途而部署。
預測分析和假設情況分析可幫助用戶評審和權衡潛在決策的影響力。可用來分析歷史模式和概率，以預測未來業績並採取預防措施。
預測分析可以幫助企業進行決策管理和績效管理。
決策管理是用來優化並自動化業務決策的一種卓有成效的方法，它通過預測分析讓企業能夠在制定決策以前有所行動，以便預測哪些行動在將來最有可能獲得成功。由於閉環系統不斷將有價值的反饋納入到決策制定過程中，所以對於希望對變化的環境做出即時反應並最大化每個決策的效益組織來說，它是非常理想的方法。決策管理還可以優化成果並解決特定的業務問題，包括管理自動化決策設計和部署的方方面面，供組織管理其與客戶、員工和供應商的交互。從本質上講，決策管理使優化的決策成為企業業務流程DNA的一部分。
滾動預測是預測分析的一種手段，採取滾動預測的公司往往有更高的預測精度，更快的循環時間，更少對財務團隊的管理，更好的業務參與度和更多明智的決策制定。滾動預測可以對業務績效進行前瞻性預測；為未來計劃周期提供一個基線；捕獲變化帶來的長期影響；與靜態年度預測相比，滾動預測能夠在覺察到業務決策制定的時間點得到定期更新，並減輕財務團隊巨大的行政負擔。
在自適應組織中，預測過程是相關且迅速的。具體來說，CFO 需要通過持續計劃周期進行管理，讓滾動預測成為主要的管理工具，每天和每周報告關鍵指，。同時需要注意使用滾動預測改進短期可見性，並將預測作為管理手段，而不是度量方法。

在應用方面，預測分析能夠幫助製造業高效維護運營並更好地控製成本，幫助電信等行業用戶更深入地了解客戶，還可以利用先進的分析技術為公眾營造安全的公共環境。
IBM SPSS預測分析可以幫助製造商最大限度地減少非計劃性維護的停機時間，真正消除不必要的維護，並很好的預測保修費用，從而達到新的質量標准，並節約資金。它可用於生產線的預測分析，及時維護防止故障導致生產中斷，可以解決一系列客戶服務問題，其中包括顧客對因計劃外維修和產品故障而造成停機的投訴。並可用於汽車、電子、航空航天、化學品和石油等不同行業的製造業務。
同時，IBM 的犯罪預測和預防分析技術能夠幫助各機構充分利用手中的人員和信息資源，監控、衡量和預測犯罪及犯罪趨勢。分析警方數據，提供洞察，能夠讓警務人員跟蹤犯罪活動、預測事件發生的可能性、有效部署資源並快速處理案件。IBM還可以幫助電信運營商採用實時分析和預測分析技術，更深入地了解客戶，以發揮客戶數據和資產的價值。

I. 銷售預測定量分析方法中,趨勢預測分析法主要包括( ).

同學你好，很高興為您解答！

趨勢預測分析法主要包括算術平均法、加權平均法、移動平均法和指數平滑法，回歸直線法屬於因果預測分析法。所以選擇ABC。

希望我的回答能幫助您解決問題，如您滿意，請採納為最佳答案喲。

再次感謝您的提問，更多財會問題歡迎提交給高頓企業知道。

高頓祝您生活愉快！

J. 大數據預測分析方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

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