1. 企業進行預測工作時，經常會遇到哪些問題
1、作業沒有完全標准化或受外界影響因素較多，導致生產無法按預期計劃實施；2、品質的不穩定影響實際加工效率；3、員工的培訓不夠，或各人行為快慢的差異（一般取平均值較小一點，即讓快的人人為放慢一點）4、預測時一般要設定寬放比率，一些台資電子企業寬放比率一般為1.05~1.1之間，根據自身企業的實際情況來定。
2. 實施定性預測法時,需要注意哪些問題
1.定性預測應注意什麼問題?
第一,應加強調查研究，努力掌握影響事物發展的有利條件、不利因素和各種活動情況。從而使對經濟發展前景的分析判斷更加接近實際。
第二，在進行調查研究、收集資料時，應做到數據和情況並重，使定性分析定量化。也就是通
過質的分析進行量的估計，進行有數據有情況的分析判斷，提高定性預測的說服力。
第三，應將定性預測和定量預測相結合，提高預測質量。在預測過程中，應先進行定性分析，
然後進行定量預測，最後再進行定性分析,對預測結果進行調整定案。這樣才能深人地判斷事物發展過程的階段性和重大轉折點，提高預測的質量，為管理、決策提供依據。
3. 馬爾科夫預測法在實際工作中可能遇到的問題及其解決方法
一、馬爾科夫轉移矩陣法的涵義
單個生產廠家的產品在同類商品總額中所佔的比率，稱為該廠產品的市場佔有率。在激烈的競爭中，市場佔有率隨產品的質量、消費者的偏好以及企業的促銷作用等因素而發生變化。企業在對產品種類與經營方向做出決策時，需要預測各種商品之間不斷轉移的市場佔有
率。
市場佔有率的預測可採用馬爾科夫轉移矩陣法，也就是運用轉移概率矩陣對市場佔有率進行市場趨勢分析的方法。馬爾科夫是俄國數學家，他在20世紀初發現：一個系統的某些因素在轉移中，第n次結果只受第n-1的結果影響，只與當前所處狀態有關，與其他無關。比如：研究一個商店的累計銷售額，如果現在時刻的累計銷售額已知，則未來某一時刻的累計銷售額與現在時刻以前的任一時刻的累計：銷售額都無關。 ，
在馬爾科夫分析中，引入狀態轉移這個概念。所謂狀態是指客觀事物可能出現或存在的狀態；狀態轉移是指客觀事物由一種狀態轉穆到另一種狀態的概率。
馬爾科夫分析法的一般步驟為：
①調查目前的市場佔有率情況；
②調查消費者購買產品時的變動情況；
③建立數學模型；
④預測未來市場的佔有率。
二、馬爾科夫分析模型
實際分析中，往往需要知道經過一段時間後，市場趨勢分析對象可能處於的狀態，這就要求建立一個能反映變化規律的數學模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，並用於進行市場趨勢分析的方法。
馬爾科夫分析法的基本模型為：
X(k+1)=X(k)×P
公式中：X(k)表示趨勢分析與預測對象在t=k時刻的狀態向量，P表示一步轉移概率矩陣，
X(k+1)表示趨勢分析與預測對象在t=k+1時刻的狀態向量。
必須指出的是，上述模型只適用於具有馬爾科夫性的時間序列，並且各時刻的狀態轉移概率保持穩定。若時間序列的狀態轉移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由於實際的客觀事物很難長期保持同一狀態的轉移概率，故此法一般適用於短期的趨勢分析與預測。
三、馬爾科夫過程的穩定狀態
在較長時間後，馬爾科夫過程逐漸處於穩定狀態，且與初始狀態無關。馬爾科夫鏈達到穩定狀態的概率就是穩定狀態概率，也稱穩定
概率。市場趨勢分析中，要設法求解得到市場趨勢分析對象的穩態概率，並以此做市場趨勢分析。
在馬爾科夫分析法的基本模型中，當X：XP時，稱X是P的穩定概率，即系統達到穩定狀態時的概率向量，也稱X是P的固有向量或特徵向量，而且它具有唯一性。
四，馬爾科夫轉移矩陣法的應用
馬爾科夫分析法，是研究隨機事件變化趨勢的一種方法。市場商品供應的變化也經常受到各種不確定因素的影響而帶有隨機性，若其具有"無後效性"，則用馬爾科夫分析法對其未來發展趨勢進行市場趨勢分析五，提高市場佔有率的策略預測市場佔有率是供決策參考的，企業要根據預測結果採取各種措施爭取顧客。提高市場佔有率一般可採取三種策略：
(1)設法保持原有顧客；
(2)盡量爭取其他顧客；
(3)既要保持原有顧客又要爭取新的顧客。
第三種策略是前兩種策略的綜合運用，其效果比單獨使用一種策略要好，但其所需費用較高。如果接近於平穩狀態時，一般不必花費競爭費用。所以既要注意市場平穩狀態的分析，又要注意市場佔有率的長期趨勢的分析。
爭取顧客、提高市場佔有率的策略和措施一般有：
①擴大宣傳。主要採取廣告方式，通過大眾媒體向公眾宣傳商品特徵和顧客所能得到的利益，激起消費者的注意和興趣。
②擴大銷售。除聯系現有顧客外，積極地尋找潛在顧客，開拓市場。如向顧客提供必要的服務等。
③改進包裝。便於顧客攜帶，增加商品種類、規格、花色，便於顧客挑選，激發顧客購買興趣。
④開展促銷活動。如展銷、分期付款等。
⑤調整經營策略。根據市場變化，針對現有情況調整銷售策略，如批量優待、調整價格、市場滲透、提高產品性能、擴大產品用途、降低產品成本等，以保持市場佔有率和擴大市場佔有率。
馬爾科夫分析模型
實際分析中，往往需要知道經過一段時間後，市場趨勢分析對象可能處於的狀態，這就要求建立一個能反映變化規律的數學模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，並用於進行市場趨勢分析的方法。
馬爾科夫分析法的基本模型為：
X(k+1)=X(k)×P
公式中：X(k)表示趨勢分析與預測對象在t=k時刻的狀態向量，P表示一步轉移矩陣概率，
X(k+1)表示趨勢分析與預測對象在t=k+1時刻的狀態向量。
必須指出的是，上述模型只適用於具有馬爾科夫性的時間序列，並且各時刻的狀態轉移概率保持穩定。若時間序列的狀態轉移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由於實際的客觀事物很難長期保持同一狀態的轉移概率，故此法一般適用於短期的趨勢分析與預測。
請參考，希望對你有所幫助！
4. 什麼是市場預測分析怎樣進行市場預測分析
如何進行市場預測
一．市場預測
市場預測就是運用科學的方法，對影響市場供求變化的諸因素進行調查研究，分析和預見其發展趨勢，掌握市場供求變化的規律，為經營決策提供可靠的依據。預測為決策服務，是為了提高管理的科學水平，減少決策的盲目性，我們需要通過預測來把握經濟發展或者未來市場變化的有關動態，減少未來的不確定性，降低決策可能遇到的風險，使決策目標得以順利實現。
二、市場預測的基本步驟
1、確定預測目標 明確目的，是開展市場預測工作的第一步，因為預測的目的不同，預測的內容和項目、所需要的資料和所運用的方法都會有所不同。明確預測目標，就是根據經營活動存在的問題，擬定預測的項目，制定預測工作計劃，編制預算，調配力量，組織實施，以保證市場預測工作有計劃、有節奏地進行。
2、搜集資料
進行市場預測必須佔有充分的資料。有了充分的資料，才能為市場預測提供進行分析、判斷的可靠依據。在市場預測計劃的指導下，調查和搜集預測有關資料是進行市場預測的重要一環，也是預測的基礎性工作。
2、選擇預測方法
根據預測的目標以及各種預測方法的適用條件和性能，選擇出合適的預測方法。有時可以運用多種預測方法來預測同一目標。預測方法的選用是否恰當，將直接影響到預測的精確性和可靠性。運用預測方法的核心是建立描述、概括研究對象特徵和變化規律的模型，根據模型進行計算或者處理，即可得到預測結果。
4、預測分析和修正
分析判斷是對調查搜集的資料進行綜合分析，並通過判斷、推理，使感性認識上升為理性認識，從事物的現象深入到事物的本質，從而預計市場未來的發展變化趨勢。在分析評判的基礎上，通常還要根據最新信息對原預測結果進行評估和修正。
5、編寫預測報告
預測報告應該概括預測研究的主要活動過程，包括預測目標、預測對象及有關因素的分
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析結論、主要資料和數據，預測方法的選擇和模型的建立，以及對預測結論的評估、分析和修正等等。
三、市場預測方法
1、時間序列預測法
在市場預測中，經常遇到一系列依時間變化的經濟指標值，如企業某產品按年（季）的銷售量、消費者歷年收入、購買力增長統計值等，這些按時間先後排列起來的一組數據稱為時間序列。依時間序列進行預測的方法稱為時間序列預測 。
2、回歸預測法
在經濟預測中，人們把預測對象（經濟指標）作為因變數，把那些與預測對象密切相關的影響因素作為自變數。根據二者的歷史和現在的 統計資料，建立回歸模型，經過統計檢驗後用於預測。回歸預測有一個自變數的一元回歸預測和多個自變數的多元回歸預測，這里僅討論一元線性回歸預測法。 2.回歸分析的基本條件。應用一組已知的自變數數據去估計、預測一個因變數之值時，這兩種變數需要滿足以下兩個條件： 第一，統計相關關系。統計相關關系是一種不確定的函數關系，即一種因變數（預測變數）的數值與一個或多個自變數的數值明顯相關但卻不能精確且不能唯一確定的函數關系，其中的變數都是隨機變數。經濟現象中這種相關關系是大量存在的。例如糧食畝產量y與施肥量x之間的關系，二者明顯相關但不存在嚴格的函數關系，畝產量不僅與施肥量有關，還與土壤、降雨量、氣溫等多種因素有關，這樣畝產量y存在著隨機性。第二，因果關系。如果一個或幾個自變數x變化時，按照一定規律影響另一變數y，而y的變化不能影響x，即x的變化是y變化的原因，而不是相反，則稱x與y之間具有因果關系，反映因果關系的模型稱為回歸模型。
3、定性預測和定量預測
（1） 定性預測法 定性預測法也稱為直觀判斷法，是市場預測中經常使用的方法。定性預測主要依靠預測人員所掌握的信息、經驗和綜合判斷能力，預測市場未來的狀況和發展趨勢。這類預測方法簡單易行，特別適用於那些難以獲取全面的資料進行統計分析的問題。因此，定性預測方法在市場預測中得到廣泛的應用。定性預測方法又包括：專家會議法，德爾菲法，銷售人員意見匯集法，顧客需求意向調查法。
（2）定量預測法 定量預測是利用比較完備的歷史資料，運用數學模型和計量方法，來預測未來的市場需求。定量預測基本上分為兩類，一類是時間序列模式，另一類是因果關系模式。
5. 市場調查與預測需要注意什麼問題
很高興為你回答。
市場調查與預測需要注意以下問題：
1、考慮誰是讀者 報告應當是為特定的讀者而撰寫的，他（們）可能是領導、管理部門的決策者、也可能 是一般的用戶。不但要考慮這些讀者的技術水平、對調查項目的興趣，還應當考慮他們可能 在什麼環境下閱讀報告，以及他們會如何使用這個報告。有時候，撰寫者必須適應有幾種不 同技術水平和對項目有不同興趣的讀者，為此可將報告分成幾個不同的部分或乾脆完全針對 對象分別地撰寫整個報告。
2、力求簡明扼要，刪除一切不必要的詞句 調研報告中常見的一個錯誤是：「報告越長，質量越高。」通常經過了對某個項目幾個月 的辛苦工作之後，調研者已經全身心的投入，因此，他試圖告訴讀者他所知道的與此相關的 一切。因此，所有的過程、證明、結論都納入到報告當中，導致的結果是「信息超載」的噪 音。事實上，如果報告組織的不好，有關方甚至連看也不看。總之，調查的價值不是用重量 來衡量的，而是以質量、簡潔與有效的計算來度量。調查報告應該是精煉的，任何不必要的 東西都應省略。不過，也不能為了達到簡潔而犧牲了完整性。
3、行文流暢，易讀易懂 報告應當是易讀易懂的。報告中的材料要組織的有邏輯性，使讀者能夠很容易弄懂報告 各部分內容的內在聯系。使用簡短的、直接的、清楚的句子把事情說清楚，比用「正確的」 但含糊難懂的詞語來表達要好得多。為了檢查報告是否易讀易懂，最好請二三個不熟悉該項 目的人來閱讀報告並提出意見，反復修改幾次之後再呈交給用戶。
4、內容客觀、資料的解釋要充分和相對准確 調查報告的突出特點是用事實說話，應以客觀的態度來撰寫報告。在文體上最好用第三 人稱或非人稱代詞，如「作者發現…」、「筆者認為……」、「據發現……」、「資料表明……」 等語句。行文時，應以向讀者報告的語氣撰寫，不要表現出力圖說服讀者同意某種觀點或看 法。讀者關心的是調查的結果和發現，而不是你個人的主觀看法。
同時，報告應當准確地給 出項目的研究方法、調研結果的結論，不能有任何迎合用戶或管理決策部門期望的傾向。 在進行資料的解釋時，注意解釋的充分性和相對准確性。解釋充分是指利用圖、表說明 時，要對圖表進行簡要、准確的解釋；解釋相對准確是指在進行數據的解釋時盡量不要引起 誤導。
例如在一個相對小的樣本中，把引用的統計數字保留到兩位小數以上常會造成虛假的 准確性。「有65.32%的被調查者偏好我們的產品。」這種陳述會讓人覺得65%這個數是非常 精確的。另外，還應注意的是：對於名義量表和順序量表不能進行四則運算、對等距量表只 能進行加減、不能進行乘除，只有比率量表才能進行加減和乘除。
5、報告中引用他人的資料，應加以詳細注釋 這一點是大多數人常忽視的問題之一。通過注釋，指出資料的來源，以供讀者查證，同 時也是對他人研究成果的尊重。注釋應詳細准確，如被引用資料的作者姓名、書刊名稱、所 屬頁碼、出版單位和時間等都應予以列明。
6、列印成文，字跡清楚、外觀美觀 最後呈交的報告應當是專業化的，應使用質量好的紙張，列印和裝訂都要符合規范。印 刷格式應有變化，字體的大小、空白位置的應用等對報告的外觀及可讀性都會有很大的影響。 同時報告的外觀是十分重要的。干凈整齊、組織得好的有專業味道的報告一定比那些匆匆忙 忙趕出來的外觀不像樣的報告更可信、更有價值。撰寫者一定要清楚不像樣的外觀或一點小 失誤和遺漏都會嚴重地影響閱讀者的信任感。
希望我的回答對你有幫助
6. 淺析預測分析註定失敗的思考方式
淺析預測分析註定失敗的思考方式
雖說預測分析是一項很得人心的技術，每個人都希望能通過使用預測分析方法和預測分析工具，從而可提前看到未知的結果，來避免失敗，但如果沒有做好准備，信手拈來的使用預測分析方法，那必將失敗。無論對於預測分析是你新手菜鳥，還是已經進行了大量的預測分析項目，都非常容易犯錯。
數據挖掘公司Elder Research的CEO John Elder說：「大量的分析項目中都充斥著各種各樣的錯誤。」這些錯誤大都不是致命的，通過模型即改善，但是也一些項目是相當地失敗，致使業務在軟體在投資的大量的金錢和時間，但卻沒有任何收益。本文列出了預測分析註定失敗的思考方式。
1.開始後沒有假定結果
對於預測分析大家都很興奮，你看到了它的潛在價值。但卻有一個問題：你的心中沒有一個特定的目標。
Elder Research參與的一個大公司中就有這樣的情況。該公司開始使用他們的數據進行預測一些事情，或所有的事情，即一個方管可以出去向他的業務單元銷售。雖然研究機構同意與他合作，並為他量身定製了一個使用模型，但由於這個業務單元中沒有一個人問題他將要銷售什麼，最後該項目就沒有了方向。
教訓：不要先做錘子，再找釘子。在開始之前，一定要有一個特定的目標。
2.在數據不支持的基礎上定義項目
一個債務催收公司希望找出最有效的方法來促使欠債人員還債。挑戰是：該公司已經有一套嚴格的規則了，而且在每一個案例中都遵循這套原則。
數據挖掘是一項對比的藝術。因為該公司有了一套成熟的原則並一直遵循著，所以他們並不知道哪一種結果更有利於回收債務。所以該公司需要一些歷史性的例子。
如果你沒有這些案例，那麼就需要創建一系列的實驗來收集數據了。例如，假設有欠債人有1,000人，500人收到的了恐嚇信，而另外500人得到的是電話催債，這是第一步。然後，預測模型就可以進行預測，預測哪類欠債人會更好的對恐嚇信進行反應，哪類會更好的對電話進行反應。
在些案例中，欠債人類型可能包括歷史模式引發的債務、按天支付過去的債務、收入、郵政編碼的住宅等等。基於預測模型，這一催債機構可能會更好的使用更有經濟效益的策略，而不是對所有人使用同一策略。但你要從實驗開始。無中生有，對於預測分析來說是不可能的。
3.在得到最好數據之前就不前行
人們常常誤解下操作：他們必須使數據完美地組織，沒有任何漏洞、障礙或缺失的價值，在這之後才會進行預測分析。
Elder Research的一個客戶，一個跨國石化公司剛剛開始進行預測分析項目，期望有更大的投資回報率，但這時他們的數據科學家發現現有的運營數據比他們原本想像的還要糟糕。
在此案例中缺失了一個最關鍵的目標價值。在使業務等待收集新數據時，該項目可能會延遲至少一年的時間。大部分公司在這里停滯不前。與其它錯誤相比這一錯誤是項目的最在殺手。
4.評估數據質量時，不清除垃圾數據
一個財富1000的金融服務公司想預測哪個客服中心的員工將會工作的時間最長。乍一看，該公司的歷史數據似乎表明沒有高中文憑、在公司停留至少9個月的員工數據是其它教育背景的員工有2.6倍。咨詢公司建議客戶從優先招聘高中輟學生開始。
但這就出現了兩個問題。首先從求職者的簡歷中手動鍵入的數據已經做了不一致的標記。一條數據檢查所有教育層次的人們，另一個只檢查完成了高水平教育的人。
另一個更加復雜的問題是：因為某些原因，在呆的時間最長的人的簡單中所有的標記中，後者比前者多。通過確保所做的標記是隨機鍵入的一組簡歷，而且每一個人都使用同一種標記法，就可以以免這些問題。
在這一案例中我們得到一個最的信息就是：「只有垃圾在，才會有垃圾清理。在確保數據質量之間一定要確保數據的完整性。」
5.從未來的數據中預測未來
伴隨著數據倉庫的一個問題是它們並不靜止的：信息一直在變，一直在更新。但預測分析是一種歸納的學習過程，它依賴於對歷史數據，或「訓練數據」的分析來創建模型。所以你要重新數據在客戶生命周期初始階段的狀態。如果數據沒有標注日期和時間戳，這很容易就會引進產生錯誤結果導向的未來數據。
有一件發生在汽車俱樂部的事：該俱樂部著手建立一個模型，用於預測他們的哪類會員更有可能購買他們的保險產品。為了建模，該俱樂部需要重建他們之前數據集合，把會員購買和決定購買保險產品的時間優先順序提前，而且還要包含進子數據。該組織建立了一個決策樹，它包括一個含有電話、傳真和郵件數據的文本變數。當這一變數中包含了任何文本，那麼就可以百分之百確定這些會員不久後就購買這一保險。
該項目的一個負責人說我們確信這個指示器將會在會員購買保險之前進行提示，但汽車俱樂部的員工卻不能告訴我們它意味著什麼。提前知道簡直令人難以置信，他繼續提問直到找到組織中知道事實的人：該變數代表著會員是如何取消他們保險的——通過電話、傳真或者郵件。他說你不買就沒有取消一說 。所以當你進行建模時，你必須鎖定一些你的數據。
總結：失敗只是一個選擇
看了這些事例，你可能會把預測分析想像的非常困難，但不要害怕。雖然你在預測分析的路上出現了很多錯誤，但同時你也在學習，在調整，這是值得的。
7. 選擇預測方法應注意那些問題
選擇預測方法應注意的問題是：
第一，我們在進行預測之前，不可避免的首先要選擇預測方法，而不同的預測方法往往導致不同的預測結果，於是我們還要對不同的預測結果再繼續進行選擇。
第二，我們之所以選擇某種預測方法，與我們的知識結構和機遇有關，或許也與我們的性格或潛意識有關。同理，我們之所以選擇某某預測結果，也與我們的知識結構，機遇，性格潛意識有關，或許還與我們的願望有關。這里所謂的「機遇」，包括許多不可預料或難以預料的因素，例如某時某地某位朋友恰巧推薦某位算命先生或預測大師，而此人的言談舉止又能夠獲得當事人的信任，（俗話說倒霉上卦攤，處境不利的人或不自信的人，越需要尋找可以信賴的人。不過這種機遇經常被巧妙的說成緣分）。
第三，兩次使用同一種預測方法，往往得出不同的預測結果。在我國古代，巫者總是要堅持一項基本原則，即不對同一個人的同一件事用同一種方法進行兩次占卜；因為兩次占卜的卦象或兆象幾乎總是不同的，以六十四卦為例，兩次卦象相同的幾率只有百分之一二，而神意或天意是不能夠互相矛盾的。有趣的是，求卜者對預測結果不滿意時，可以去請另一位巫者用同樣的方法再次進行占卜，從而去選擇對自己有利或符合自己意願的「天意」。
第四，不同的預測方法其可靠性不同或被認為可靠性不同，我國商周時期直到春秋戰國，那時的人們常常為「龜卜」可靠還是「易占」可靠爭論不休，有人主張「先卜後易」，有人主張「小事易，大事卜」，有人主張「龜易協從」，意思是當兩種預測方法一致時才算數。由於占卜的方法很多，人們不大可能為一件事使用所有的占卜方法；在這種情況下，人們常常採用「三占從二」的辦法，頗有點少數服從多數的民主意識。
第五，凡是具有選擇自由的事物，我們通常都不可能只做出一種預測結果。如果你預測我吃饅頭，我卻可以選擇吃米飯或吃面條。因此，當存在多種選擇的時候，我們只能預測當事人更多的會實施某項選擇；或者說如果當事人這樣做便會得到什麼樣的結果，如果當事人那樣做便會得到另外什麼樣的結果，其實質是對多種可能性進行各自的推演。事實上，所謂命中註定或機械決定論之所以不能總是成立，正在於當事人具有選擇自由。也就是說，我們不能夠對選擇進行預測或預定。
第六，每個人的選擇自由度不同，同一個人在不同時期不同場合針對不同的事情其選擇自由度也不相同。一般來說，選擇自由度越少的人，其命中註定的可能性也就越大。在封建社會，人們選擇婚姻對象的自由幾乎完全被剝奪，無數的人間悲劇由此而生。在現代社會，人們的選擇自由度大為增加，理論上或法律上幾乎每個人都享有充分的自由，但實際上卻不盡然；因為人們的性別，身體狀況，知識水平，經濟條件，民族，政治態度，宗教信仰，家庭出身，居住地，都或多或少限制了各自的選擇自由。
第七，當社會為每一個人都提供充分的或相當多的選擇自由時，一個人追求什麼他就可能得到什麼。從這個角度來說，我們的未來或個人的未來，不能簡單的說成是取決於我們現在在做什麼，而應當闡述為取決於我們為了什麼去做什麼。
第八，為自己確定好人生目標的人，他可能完全實現自己的目標，也有可能只是不斷的接近自己設定的目標。
第九，對於許多人來說，他們的願望是可以不斷改變的，小時候的志向與長大後的志向可能完全不同。當一種願望不能實現時，人們會尋找，選擇，確定新的願望。與此同時，一個人可以同時擁有多種願望；有時候多種願望可以並行存在和實現，有時候可能會互相影響，魚和熊掌不能兼得。
第十，我們選擇什麼，取決於我們的預測結果的判斷，而進行判斷又取決於我們的眼界，愛好和追求。有時候我們會為了眼前利益而忽略長遠利益。
第十一，我們的選擇還與我們的膽量有關，因為任何選擇或任何行為都有某種程度的風險，而要獲得大的利益往往也要冒大的風險。
第十二，當我們的選擇機會超過一定限度之後，會出現挑花眼的情況，以致我們最後選中的並不是我們最喜歡的東西。
第十三，我們有選擇朋友或戀人的自由，別人也有選擇朋友，戀人的自由，能否成為朋友，戀人取決於彼此的雙向選擇。
第十四，對弈是一種到處存在的人生游戲，當事雙方不斷預測對方的下一步行動，並交替做出各自的選擇。
第十五，當我們進行驗證選擇的時候，也就在此時此刻排除了其他的選擇機會，也就是說我們踏上了一條不歸路。此後，時過境遷，當事人已經不能夠再以他當初的樣子去重溫舊夢。
第十六，當許多人有許多種選擇機會時，先進行選擇的人其選擇餘地較多，後進行選擇的人其選擇餘地較小。
第十七，有時候，我們會處於或採取一種不就行預測也不進行選擇的狀況或行為。或許不預測也是一種預測，不選擇也是一種選擇，不採取行動也是一種行動。也可能坐失良機。
8. 常用的數據分析方法有哪些
1. 描述型分析：發生了什麼?
這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。
例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
2. 診斷型分析：為什麼會發生?
描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。
3. 預測型分析：可能發生什麼?
預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。
預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析：需要做什麼?
數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。
9. 市場預測過程中,建立預測模型要注意的問題有哪些
市場調查要注意哪些因素 市場調查有：常見的市場調查消費者調查：針對特定的消費者做觀察與研究，有目地的分析他們的購買行為，消費心理演變等等。 市場觀察：針對特定的產業區域做對照性的分析，從經濟，科技等有組織的角度來做研究。 產品調查：針對某一性質的相同產品研究其發展歷史，設計，生產等相關因素。 廣告研究：針對特定的廣告做其促銷效果的分析與整理。 可能包括下列內容市場測試test marketing：在產品上市前，提供一定量的試用品給指定消費者，透過他們的反應來研究此產品未來市場的走向。 概念測試Concept Testing：針對指定消費者，利用問卷或電話訪談等其他方式，測試新的銷售創意是否有其市場。 神秘購物 mystery shopping：安排隱藏身份的研究員購買特定物品或消費特定的服務，並完整紀錄整個購物流程，以此測試產品、服務態度等。又被稱做神秘客或神秘客購物。 零售店審查store audits：用以判斷連鎖店或零售店是否提供妥當的服務。 需求評估demand estimation：用以判斷產品最大的需求層面，以找到主要客戶。 銷售預測：找到最大需求層面後，判斷能夠銷售多少產品或服務。 客戶滿意度調查：利用問卷或訪談來量化客戶對產品的滿意程度。 分銷審查distribution channel audits：用以判斷可能的零售商，批發業者對產品、品牌和公司的態度。 價格調整測試price elasticity testing：用來找出當價格改變時，最先受影響的消費者。 象限研究segmentation research：將潛在消費者的消費行為，心理思考等用人口統計的方法分為象限來研究。 消費者購買決定過程研究consumer decision process research：針對容易改變心意的消費者去分析，什麼因素影響他買此產品，以及他改變購買決定時的行為模式。 品牌命名測試brand name testing：研究消費者對新產品名的感覺。
10. 數據分析方法都有哪些
大家都知道，每個人都有自己的想法，在數據分析領域也是一樣的。不同的數據分析師對於數據分析的方法都有自己的見解，而數據分析的方法中最重要的作用就是能夠把某一事物的數據轉化成平常人都能夠清楚明白的見解，如果做到了這些，我們可以說這就是一個成功的數據分析師。那麼對於數據分析師來說，使用一些工具可以更好地理解和分析數據的價值，有一個完整的數據分析體系是一個至關重要的事情，而常用的四種數據分析方法有：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。那麼這些數據分析方法具體是什麼內容呢？下面我們就簡單的給大家介紹一下。
首先我們說一下描述型分析，描述性分析就是表達發生了什麼？我們在分析事情之前，首先會考慮發生了什麼？這樣我們才會有目標的分析事情，而描述型分析就是這樣的，描述型分析師一個比較常見的分析方法， 在很多業務中用描述性分析進行對企業的重要指標個業務進行衡量，通過利用可視化工具能夠有效的挖掘所提供信息的價值。
然後我們說一說診斷型分析，診斷性分析就是表達為什麼會發生？當我們發現的事情發生的開始，我們就要對事情進行進一步的研究，探究事情發生的原因。於是就需要描述性的數據分析的下一步步驟，那就是診斷型分析，而診斷分析能夠使數據分析師深入的分析數據，這樣才能夠有機會去獲得數據的核心內容。
接著我們說一下預測型分析，預測性分析就是表達可能發生什麼？當我們分析完了事情發生的原因，需要對事情的進行預判，很多的事情都是有預兆性質的，所以我們需要對事情進行預測性分析，預測型分析主要就是用於進行預測分析，事情未來發生的可能性可以轉變成一種可以量化的值，或者是預估事情發生的時間，可以使用各種可變的數據進行預測，在不確定的環境下，預測性分析可以做出更好的決定，很多領域都用到了預測模型。
而指令型分析就是表達需要做什麼？上述提到的三種分析都是對於事情的分析，但不是對於解決事情做出分析，我們對事情的分析的目的就是為解決事情，通過用戶的實際情況確定最佳的解決方案，這樣才能夠為事情做出最適合的解決方案。這種分析就是指令性分析。
通過上面對數據分析方法的描述，相信大家已經了解了數據分析方法了吧？大家在進行數據分析的時候用到上面提到的數據分析方法，這樣才能夠對於某種事情進行分析，同時在大家進行分析的時候可以根據上面的順序進行分析，這樣才能夠分析出一個比較准確地結果，希望大家能夠熟練運用好這些數據分析方法。