預測與分析方法不同

㈠ .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。

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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。

㈡ 產品成本預測的方法因預測對象和預測期限的不同而各有所異

銷售預測是在充分考慮未來各種影響因素的基礎上，根據歷史銷售資料以及市場上對產品需求的變化情況，對未來一定時期內有關產品的銷售發展變化趨勢所進行的科學預計和推測。

其基本方法：但從總體上將可歸納為定性分析法和定量分析法兩類：

其基本方法：（一）銷售預測的定性分析方法，一般來說，在銷售預測中常用的定性分析方法主要包括調查分析法、專家集合意見法、推銷員判斷法和產品生命周期法等。

（二）銷售預測的定量分析方法，定量分析法通常是在具有系統、完備的歷史觀察數據，或者影響未來銷售量變動的有關因素可以量化的情況下採用。銷售預測的定量分析方法主要包括趨勢預測分析法和因果預測分析法兩種類型。

㈢ 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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㈣ 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。
   

㈤ 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

㈥ 大數據分析方法與數據分析方法有什麼區別

其實，沒什麼區別！數據分析的目的就是為了從大數據中提取、分析出有價值的信息！
只是叫法不同而已！如果是小數據，從一定程度上講，也不需要什麼分析的手段！

㈦ 分析趨勢預測法是一種怎樣的定量的分析方法

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。

目前工商中常用的預測方法有以下幾種：
（1）加權算術平均法

用各種權數算得的平均數稱為加權算術平均數，它可以自然數作權數，也可以項目出現的次數作權數，所求平均數值即為測定值。
（2）趨勢平均預測法

趨勢平均預測法是以過去發生的實際數為依據，在算術平均數的基礎上，假定未來時期的數值是它近期數值直接繼續，而同較遠時期的數值關系較小的一種預測方法。
（3）指數平滑法

指數平滑法是以一個指標本身過去變化的趨勢作為預測未來的依據的一種方法。對未來預測時，考慮則近期資料的影響應比遠期為大，因而對不同時期的資料不同的權數，越是近期資料權數越大，反之權數越小。
（4）平均發展速度法
（5）一元線性回歸預測法
根據x、y現有數據，尋求合理的a、b回歸系數，得出一條變動直線，並使線上各點至實際資料上的對應點之間的距離最小。
設變動直線方程為：y=a+bx
（6）高低點法
高低點法是利用代數式y=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業務量與最低業務量的總成本（或總費用）之差△y，與兩者業務量之差△x進行對比，求出b，然後再求出a的方法。
（7）時間序列預測法
它時間序利預測法是把一系列的時間作為自變數來確定直線方程y=a+bx，進而求出a、b的值，這是回歸預測的特殊式。

㈧ 預測方法比較

由於廣泛採用三維地震、高解析度勘探等新技術，並且在地震資料的處理中也採用多種新方法，因此，使得多種綜合地震信息的提取成為可能。利用多種地震信息進行岩性和儲層橫向預測，是目前比較熱門的課題。

有利含油區預測是儲層特徵研究的主要目的之一。前面對古潛山碳酸鹽岩儲層中溶蝕和裂縫發育帶分別做了遺傳神經網路、模糊模式識別等方面的預測，這些預測結果哪一個、在哪方面比較符合本區塊地質實際?它們彼此之間的吻合度如何?在部署井位時應該怎樣應用這些預測結果?要回答這些問題應從它們的預測機理和綜合研究方面作一些分析。

斷塊型灰岩潛山儲層中的溶蝕、裂縫發育程度很大程度上受斷層的控制，在斷層高部位、斷層附近都是裂縫發育和岩溶較強的有利地帶。順地層下傾方向是地下水下滲和岩溶作用的延伸帶。構造裂縫和溶蝕作用是儲層發育的重要因素。斷層低部位和遠離斷層部位，裂縫及岩溶都不發育，儲層也就不發育。由於油源岩是上覆第三系地層，所以，容易在斷層高部位及其附近形成油藏。遠離斷層的部位一般不易形成油藏。

採用多種信息疊合方法，將義和庄潛山儲層溶蝕、裂縫和產能級別圖同構造圖、儲層橫向展布圖疊合，繪制出有利儲集帶的分布圖。

6.1.1 預測方法機理上的差異

每一種方法都有它們各自的優勢，但是地下地質情況是復雜的，只有從實際地質情況和實際需要出發，才能發揮每種預測方法的特長，也才能得到比較滿意的結果。

在提取多種地震信息的基礎上，應用遺傳神經網路進行儲層橫向預測，是一種嘗試。神經網路演算法是目前較為流行的識別方法，但網路權值的訓練一直存在著缺陷。本文採用一種基於遺傳學習權值的神經網路學習方法，目的是想克服神經網路方法的不足。遺傳識別是遺傳演算法+神經網路的一種新興尋優技術，適合於較復雜的、疊加的、非線性系統的描述。遺傳演算法的思想與自然進化的思想同出一轍。在進化過程中，每一個種群所面臨的問題是尋找一種對復雜的和變化著的環境最有利的適應方式。但是，這種方法的基礎畢竟是神經網路方法，其本身固有的缺陷是不可能從根本上取消的。

對於非均質性很強、橫向變化劇烈的溶蝕和裂縫儲層，為了能達到布置開發井位的精度要求，很有必要運用一種以高空間分布密度的三維地震參數場作為井間預測的控制參數、以鑽井所揭示的溶蝕和裂縫發育程度為控制特徵點的預測系統，即模糊模式識別系統。

灰色過程模式識別預測方法，從參數提取過程來說是非常先進的，它不僅盡可能地提取能能反映儲層及裂縫發育程度的地震參數，並且運用過程模式識別對每一種參數都提取一個參數系列，這更能反映地震道的參數特徵。從預測機理上說，它以已測試井作為已知模式，通過過井處地震道上提取的參數建立外推預測模型，對井間具有不同地震響應特徵的儲層作出模式識別預測，應該說預測機理是合理的。從空間覆蓋能力來說，預測結果是基於高密度的剖面解釋最終得到平面分布圖，其空間覆蓋能力是很高的。因此，預測的精度是較高的，與已鑽井的高度吻合證明了這一點。由於地震解析度的限制，地震信息中包括有多少反映溶蝕和裂縫的信息是無從得知的，另外，在模式預測過程中，純粹是通過未知模式與已知模式之間的對比得出的，地質信息難以進入預測系統，當有新的鑽井資料時，預測模型又需要修改，已知模式越多，模式識別的精度就越高。

6.1.2 預測結果的異同點分析

儲層特徵研究是進行各種預測的基礎，預測是已知模式在未知區域的推廣和檢驗。因此，預測結果的可信度取決於已知模式的可靠程度和預測方法的合理性。預測機理很大程度上決定了預測結果的精度和可信度。上述預測方法的結果總體上並不抵觸，它們共同完成了對儲層溶蝕和裂縫的分布預測，這也說明了不論是神經網路方法，還是灰色過程模式識別方法，它們具有共同的預測基礎，即儲層基本特徵研究結果。但是，使用的預測方法在機理上畢竟不同，存在較大差異，這也就決定了它們在預測層次上、精度上等方面的不同，它們分別自成體系。

應用遺傳神經網路進行儲層橫向預測，其溶蝕、裂縫和產能的總體特徵是較強溶蝕區、裂縫較發育區和高中產能區的連片性較差，優勢點零星分布，較弱溶蝕區、裂縫不發育區和低產能預測區的連片性過大，這一點與實際情況不符合。這主要是由於地震信息的處理方法和神經網路方法的固有缺陷決定的。無論是從研究層次上還是從研究精度上來說，灰色過程模式識別方法進行儲層橫向預測的結果是比較可靠的。由上述可知，其機理上較先進，模式井越多，其精度越高。對於本區儲層來說，應用模式識別方法做的預測，在溶蝕、裂縫及產能方面的已知井點的回判率都達到了百分之百。

灰色過程模式識別系統通過井點處的地震參數與井上溶蝕和裂縫發育程度的匹配而建立識別模式，從而運用井間的地震參數向井間作外推預測。在後面的綜合研究中，主要應用灰色過程模式識別方法的預測結果，結合儲層發育的地質控制因素，進行有利含油區預測。