预测分析方法

A. 预测方法体系

油气资源储量、产量增长趋势预测的方法大致可以划分为四大类:一是专家评估法;二是统计法，包含时间序列数学模型法和工作量数学模型法;三是类比法;第四类是综合预测法。

一、专家评估法

(一)基本原理

专家评估法是指预测者制作油气资源趋势预测表格，分发给熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的专家学者，让他们在已有资料的基础上，运用个人的经验和分析判断能力，对油气资源的未来发展作出性质和程度上的判断，然后经过分析处理，综合专家们的意见，得到预测结果。

(二)实施步骤

1.设计油气资源趋势预测表格

预测表格主要包含油气储量、产量高峰值及持续时间的预测，以及每五年的平均储量发现和产量情况(表4-1-1)。

2.将表格分发给专家进行预测

选择对我国油气资源状况比较了解，有较高理论水平和丰富实践经验，在油气资源评价和战略研究方面卓有成效的专家学者。将表发给专家，并附以相关资料，请专家对表中所列事项作出预测与评价，并给出预测依据。

3.预测结果的分析整理

用统计方法综合专家们的意见。把各位专家的预测结果予以综合、整理、分析，并将结果以图表的形式表现出来。

表4-1-1 发现趋势专家评估法预测表

二、统计法

统计法主要依据已知的油气储量、产量数据，采用各类数学模型，进行历史数据的拟合，并预测未来的发展趋势。统计法包括时间序列法、勘探工作量数学模型法、递减曲线分析法、储量—产量历史拟合法和储量—产量双向平衡控制模型法等(表4-1-2)。

三、类比法

(一)方法原理

所谓类比法是指开展低勘探程度盆地的油气储量、产量趋势预测时，以勘探程度较高的盆地作为类比对象，依据预测盆地与类比盆地在盆地类型和油气地质条件的相似性，假设预测盆地投入充足勘探开发工作量的情况下，未来一个时间段内能够发现的油气储量和达到的产量。类比法可分为探明速度类比法和图形类比法。

表4-1-2 油气资源发现趋势预测统计法模型分类表

(二)方法种类

1.速度类比法

以盆地类型为主要划分依据，分别选取松辽、鄂尔多斯、渤海湾、二连、准噶尔、柴达木、吐哈、酒泉、塔里木、苏北和百色盆地作为石油储量发现和产量增长的类比盆地，选取四川、鄂尔多斯、塔里木、吐哈、柴达木、松辽、渤海湾、南襄和百色盆地作为天然气储量发现和产量增长的类比盆地。依据各盆地油气资源的探明程度与采出程度，将以上盆地的勘探开发阶段划分为早期、中期和后期，不同阶段具有不同的油气地质储量的探明速度和可采储量的采出速度。对低勘探程度盆地进行油气资源趋势预测时，给定油气储量发现和开始具有产量的起点，类比高勘探程度盆地的探明速度和采出速度，预测出未来某一时间单元内(2006～2030年)该盆地油气储量探明状况和产量增长状况。

2.图形类比法

图形类比法是假设在有充足的勘探开发工作量基础上，预测盆地和类比盆地具有相似的勘探发现历程与产量增长过程，预测盆地可类比高勘探程度盆地的储量发现和产量增长曲线，使用类比盆地的模型参数以及预测盆地的资源量数据，即可得到预测盆地油气资源趋势预测曲线，进而得到2006～2030年储量和产量的数据。

按照类比标准表所选取的盆地，使用龚帕兹模型分别进行储量和产量数据曲线的拟合，得到40个储量类比图形和产量类比图形，以及相应的图形参数a、b。

(三)实施步骤

(1)建立类比标准表:选取勘探程度较高的盆地作为类比盆地，按照盆地类型进行分类，将各盆地的储量发现和产量增长划分为不同的阶段，统计计算各阶段的储量探明速度和产量增长速度，制作类比标准表。

(2)建立类比图形库:根据作为类比盆地的高勘探程度盆地的储量、产量历史数据，用龚帕兹模型进行曲线拟合，得到控制图形形状的参数a和b，分别拟合类比标准表中各盆地的储量和产量曲线，建立类比图形库。

(3)为预测盆地选择合适的类比盆地:预测盆地与类比盆地的盆地类型、地层时代、储层岩性相近，油气地质条件可以类比。

(4)按照类比标准表分别给各预测盆地储量探明速度和产量增长速度赋值，并按盆地实际情况选择对应的持续时间，得到2006～2030年预测盆地累计探明程度、储量以及累计产量。

(5)将预测盆地的资源量和类比盆地的参数a和b代入龚帕兹公式，得到预测盆地的储量发现和产量增长曲线。

(6)以探明速度和产出速度类比法为主，并考虑图形类比法得到的预测结果，对预测盆地2006～2030年油气资源发现趋势进行综合分析。

四、综合预测法

(一)方法原理

综合预测法是指以盆地或预测区的资源潜力为预测基础，分析其勘探开发历程，依据目前所处的勘探开发阶段，确定其未来储量、产量可能出现的高峰值及时间，使用多旋回哈伯特模型，采用储采比控制的办法，对油气储量、产量进行预测。

1.哈伯特模型

哈伯特模型将油田产量的历史数据与对称的钟形曲线相拟合。哈伯特模型有3个基本的假定:

(1)油田投入开发后，产量从0开始随开发时间的延长而上升，并达到一个或多个高峰值。

(2)产量高峰过后，则随开发时间的延长而下降，直至资源完全衰竭。

(3)当开发时间趋近于无穷时，产量与时间关系曲线下面的面积，等于油田的最终可采储量。

在上述条件下，油气田的产量可用累积产量的二次函数表示，其表达式为:

全国油气储量产量增长趋势预测

式中:Q为油气田产量，10⁴t/年(油田)或10⁸m³/年(气田);N_p为累积产量，

10⁴t或10⁸m³;a、b为模型参数。S.M.Al－Fattah和陈元千推导出哈伯特模型的累积产量与开发时间的关系式为:

全国油气储量产量增长趋势预测

式中:N_R为最终可采储量，10⁴t或10⁸m³;t为投产后年份，a;t₀为开始投产年份，a;c为模型参数。

式(4－2)表示的是累积产量与时间的关系，实际上是逻辑斯谛模型的一种衍生形式。式(4－2)也可表示为:

全国油气储量产量增长趋势预测

式中:t_m为产量高峰年份，a。

式(4－3)两边分别对t求导，得到产量与时间的关系式为:

全国油气储量产量增长趋势预测

式中:Q_m为油田年产量高峰值，10⁴t或10⁸m³。

由式(4－4)知，当t=t_m时， ，即当油气田年产量达到最高年产量(峰值)时，相应的累积产量应等于最终可采储量的50%。

就式(4－4)而言，参数b控制了曲线张口的大小，b值大时，曲线陡峭，张口小，表示预测地区的储量发现或产量增长属于快上快下型，持续时间短，达到高峰后迅速下降;b值小时，曲线平缓，张口大，表明储量或产量平缓增长，高峰时间长，有一个较长的生命周期。

2.多旋回哈伯特模型

多旋回哈伯特模型可表示为:

全国油气储量产量增长趋势预测

式中:i为哈伯特旋回个数;k为哈伯特旋回总数，其他参数同上。

用多旋回哈伯特模型预测石油地质储量和油气产量首先要确定哈伯特旋回的个数，除了已出现的高峰，还要预测将来可能出现的高峰个数，这需要掌握丰富的地质资料和勘探开发历程，并对油气田的未来发展趋势有比较正确的认识;然后通过最小二乘法进行非线性拟合，确定单个哈伯特模型的参数，最后将多条哈伯特曲线叠加得到总的预测曲线。

(二)实施步骤

1.油气储量、产量高峰的基本判断

开展盆地油气储量、产量发展趋势预测是以其油气资源潜力分析为基础的，盆地的资源量和探明程度、产出程度基本上决定了油气未来储量、产量上升或下降的态势。因此，依据盆地目前所处的勘探阶段、资源潜力、历年所发现的储量规模、石油公司的“十一五”规划和中长期发展规划以及专家评估法作出的判断，确定盆地的储量发现高峰是否已过，如果高峰已过，则未来的储量发现将呈现衰减的形势;如果尚未达到高峰，则需要判断高峰出现的时间及高峰值，不同类型盆地的储量高峰所处的勘探阶段不同，但一般出现在探明程度40%～60%时。产量高峰的判断还要考虑油气开发状况，一般比储量高峰晚5～20年。通过专家小组会议确定各盆地的储量、产量高峰。

2.油气储量、产量增长曲线拟合

在确定了盆地储量、产量的高峰后，即可使用多旋回哈伯特或高斯模型进行油气储量、产量曲线的拟合。首先要确定哈伯特旋回的个数，除了已出现的高峰，还要根据未来可能出现的高峰值，选择合适的旋回个数，然后通过最小二乘法进行非线性拟合，精确确定单个哈伯特模型有关高峰值、出现时间及表示曲线形态的参数，最后将多条哈伯特曲线叠加得到总的预测曲线。

3.采用储采比控制储量、产量之间的关系

首先对预测期内的储采比变化趋势进行预测判断，一般而言，高勘探程度盆地的储采比呈现下降趋势，而低勘探程度盆地的储采比在储量发现高峰之前快速上升。然后对盆地的储量、产量进行预测，采用储采比控制法控制储量、产量之间的关系。储采比控制法是在对预测期内新增动用可采储量的预测基础上，用剩余可采储量的储采比作为控制条件进行产量预测的一种方法。预测期历年的新增可采储量，包括老油田提高采收率增加的部分和新增动用储量增加的部分。

(三)方法特点

1.预测依据充分

采用综合预测法进行盆地油气资源趋势预测，不是靠以往数据的趋势外推，而是以盆地的油气资源量为基础，通过潜力分析，定性判断其未来的勘探开发前景。该方法也综合考虑了盆地地质特点、地质理论和勘探开发技术进步、勘探圈闭类型等影响储量、产量增长的内在因素和资源供需形势、油价、政策以及突发事件等外在因素，同时参考了石油公司的“十一五”规划和中长期发展规划以及专家评估法作出的趋势判断。因此，预测依据是十分充分的。

2.发挥了专家经验判断的作用

单纯用统计法进行趋势预测，一个很大的弱点就是预测完全受数学模型的约束，很多专家经验的判断无法在预测中体现。而综合预测法既有数学模型的约束，也有专家经验的体现，实现了主客观相结合的预测思路。

3.方法可控性强

使用多旋回模型预测，能够对预测进行有效控制。由于盆地油气储量、产量增长曲线多为多峰的形态，单旋回的预测无法预测出未来高峰的出现，而多旋回模型可以把由于不同原因出现的储量、产量高峰一一表现出来，从而对储量、产量增长结构有更清楚的认识，明了什么时间由于何种事件的影响使油气储量、产量有了明显的上升或下降。利用软件可方便地实现对多旋回的控制。

五、预测方法创新之处

(一)全面使用了专家评估法

国内外调研分析表明，专家经验是油气资源发现趋势不可或缺的力量，专家评估法是除统计法和类比法之外的另一大类预测方法。因此，项目办公室专门制作了油气资源趋势预测的表格，分发给30余位石油界的专家，让专家们在规定的时间内，对我国主要含油气盆地石油天然气发现趋势进行预测，并给出综合分析。

专家们的预测代表了我国石油界对未来油气储量、产量增长的基本判断和普遍看法，这项工作是国内首次开展的一项调查研究工作，既为油气资源趋势预测研究提供了指导性的意见和参考依据，也是对我国石油工业未来发展思路上的整体把握。

(二)广泛应用了类比法

对于勘探程度相对较低的盆地使用类比法开展油气资源趋势预测研究。根据评价区与类比区油气地质条件的相似性，按照类比区不同勘探阶段和油气产出阶段具有不同的探明速度和产出速度，判断在未来某一时间段内评价区所处的勘探阶段，用探明速度和产出速度乘以其地质资源量和可采资源量，即可得到评价区的储量、产量增长趋势。

类比法的建立为低勘探程度地区的油气资源储量、产量增长趋势预测提供了可行的思路和办法，解决了以往趋势预测只能在高勘探程度地区开展的问题，是预测方法的一大创新之处。

(三)首创并应用了综合预测法

从国内外有关油气趋势预测的现状来看，基本上都属于统计法的范畴，利用各类数学模型，以以往的储量和产量数据进行趋势外推。这种预测受数学模型的约束太大，很多经验的判断也无法在模型中体现出来，对于勘探过程中因勘探新领域突破而带来的储量增长突变无法有效预测。因此，需要一种考虑主客观条件、具有普遍适用性的预测方法。因此，本次研究创立并应用了综合预测法进行油气储量、产量增长趋势预测。该方法预测依据充分，能够发挥专家的经验判断，具有很强的可操作性，在实际应用中取得了很好的效果。

B. 预测的方法有很多，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(数量方法) 包括趋势分析法(时间序列分析法,外推分析法)和因果分析预测法. (2)定性分析方法包括非数量分析方法的集合意见法和判断分析法――基本的定性分析方法.

预测（forecasting）是预计未来事件的一门艺术，一门科学。它包含采集历史数据并用某种数学模型来外推与将来。它也可以是对未来的主观或直觉的预期。它还可以是上述的综合，即经由经理良好判断调整的数学模型。

进行预测时，没有一种预测方法会绝对有效。对一个企业在一种环境下是最好的预测方法，对另一企业或所在企业内另一部门却可能完全不适用。无论使用何种方法进行预测，预测的作用也是有限的，并不是完美无缺。

但是，几乎没有一家企业可以不进行预测而只是等到事情发生时再采取行动，一个好的短期或长期的经营规划取决于对公司产品需求的预测。

类型

按在规划未来业务方面企业使用可分三种类型的预测：经济预测（economic forecasts）、技术预测(technological forecasts)、需求预测（demand forecasts）。

1、 经济预测（economic forecasts）,通过预计通货膨胀率、货币供给、房屋开工率及其它有关指标来预测经济周期。

2、 技术预测(technological forecasts),即预测会导致产生重要的新产品，从而带动新工厂和设备需求的技术进步。

3、 需求预测（demand forecasts），为公司产品或服务需求预测。这些预测，也叫销售预测，决定公司的生产、生产能力及计划体系，并使公司财务、营销、人事作相应变动。

按它包含的时间跨度来分类，也有三种分类：短期预测、中期预测、长期预测

1、短期预测。短期预测时间跨度最多为1年，而通常少于3个月。它用于购货、工作安排、所需员工、工作指定和生产水平的计划工作。

2、中期预测。中期预测的时间跨度通常是从3个月到3年。它用于销售计划、生产计划和预算、现金预算和分析不同作业方案。

3、长期预测。长期预测的时间跨度通常为3年及3年以上。它用于规划新产品、资本支出、生产设备安装或天职，及研究与发展。

C. 如何选择合适的预测方法

市场调查与分析 填空题
选择适当的预测方法，就是（）。
答案：
根据市场现象及各种影响因素的特点来选择。
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预测方法概述

预测，即用已知的信息去估计和推断事物未来的发展趋势或结果。预测方法主要有：（1）移动平均预测法（简单移动平均、二项移动平均、三项移动平均）；（2）指数平滑预测法（简单指数平滑、二项指数平滑、三项指数平滑、温特斯指数平滑）；（3）趋势外推预测法；（4）回归预测法；（5）灰色预测法；（6）移动自回归预测法（ARIMA）。
以上预测方法，除了回归预测法，其余的方法考虑的自变量只有一个——时间。以前我不能理解，单纯按照时间序列排列起结果数据，进行预测将来时刻的结果，是不是考虑因素太少，因为影响事物发展变化的因素确实太多，但是随着深入的学习，我发现这样的预测是科学的。正因为影响事物发展变化的因素太多，无法一一找到并定量分析其影响，故只选择唯一变化因素，时间。这样做的依据是，事物的发展是有规律的，只要整体环境没有发生大的变化，就仍会沿着这种趋势发展下去，这是事物发展的规律性和惯性所决定，另外就是滞后性，前期的存量水平决定了后期的发展水平，如国民经济发展，前期的投资会呈现乘数效应。
时间序列模型考虑事物发展的趋势因素(T)、季节因素(S)、循环因素(C)和不规则因素(I)，通常时间序列可分解为有三个模型，即加法模型（Y=T+S+C+I）和乘法模型（Y=T*S*C*I）以及两者结合的混合模型。在预测之前，需要进行趋势剔除、季节调整等处理。
这些预测方法各有不同适用条件，需要说明的是，预测不等于精确值，预测值是一个估计值，是在一定概率范围内的平均值，因此预测结果和实际会存在不一致情况，但整体预测值趋于期望值，离差平方和最小。下面简单介绍：
（一）移动平均
由于精确度不够，运用范围较小。二项移动平均预测适用于波动不大且呈线性上升预测，三项移动平均适用于呈抛物线上升预测。
（二）指数平滑
指数平滑的原理是通过对历史数据进行加权平滑，从而预测将来的数据。简单指数平滑没有市场了，二项指数平滑、三项指数平滑同移动平均法，适用呈线性和抛物线形发展的预测，由于需要主观设置平滑指数，指数设置也没有什么根据，精度不高。而温特斯指数平滑法包括趋势和季节因素调整，对这类预测效果较好。
（三）趋势外推
即用一条曲线拟合事物发展的趋势，从而建立曲线方程进行预测。常用的拟合曲线包括：多项式曲线（一次曲线、二次曲线、三次曲线），这和前面的移动平均预测类似；指数曲线、修正指数曲线；逻辑斯蒂曲线和龚伯兹曲线。
（四）回归预测
回归预测是通过找到影响事物发展变化的主要因素，从而建立一种因果关系，通过分析影响因素的变化预测事物未来变化值，即计量经济学学习的内容
（五）灰色预测法
适用于呈指数增长趋势的预测，不适用于包括季节因素的预测。
（六）移动自回归预测法
目前运用最广也最复杂的预测方法，精度较高，预测时需要大量的数据。白噪声、平稳性、单整协整检验……都是它的知识点

D. .预测的基本方法有哪三种

1、定性预测：定性预测属于主观判断，它基于估计和评价。常见的定性预测方法包括：一般预测、市场调研法、小组讨论法、历史类比、德尔菲法等。

2、时间序列分析：时间序列分析是建立在这样一个设定基础上的,与过去需求相关的历史数据可用于预测未来的需求。历史数据可能包含诸如趋势、季节、周期等因素。常见的时间序列分析方法主要有：简单移动平均、加权移动平均、指数平滑、回归分析、鲍克斯·詹金斯法、西斯金时间序列等。

3、因果联系法：因果联系是假定需求与某些内在因素或周围环境的外部因素有关。常见的因果联系法主要有：回归分析、经济模型、投入产出模型、行指标等。

4、模拟：模拟模型允许预测人员对预测的条件作一定程度的假设。

(4)预测分析方法扩展阅读

作用

1、预测为制订一个切实可行的计划提供科学依据事实；

2、预测是避免决策片面性和决策失误的重要手段；

3、预测既是计划的前提条件，又是计划工作的重要组成部分；

4、是提高管理预见性的一种手段；

5、向前看，面向未来，做好准备，发现问题集中力量解决，一定程度上决定组织成败。

E. 简述预测的定量分析有哪些具体方法

1、比率分析法。它是财务分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。 2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。 3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。 4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。 5、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。 以上五种定量分析方法，比率分析法是基础，趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸，数学模型法代表了定量分析的发展方向。

F. 预测方法分为两大类，是指什么

市场预测方法一般可分为定性预测和定量预测两大类。

1. 定性预测

   定性预测属于主观判断，它基于估计和评价。常见的定性预测方法包括：一般预测、市场调研法、小组讨论法、历史类比、德尔菲法等。

2. 定量预测

   定量预测是使用一历史数据或因素变量来预测需求的数学模型。是根据已掌握的比较完备的历史统计数据，运用一定的数学方法进行科学的加工整理，借以揭示有关变量之间的规律性联系，用于预测和推测未来发展变化情况的一类预测方法。 烽火猎头专家认为定量预测方法也称统计预测法，其主要特点是利用统计资料和数学模型来进行预测。然而，这并不意味着定量方法完全排除主观因素，相反主观判断在定量方法中仍起着重要的作用，只不过与定性方法相比，各种主观因素所起的作用小一些罢了。
   

G. 什么是预测分析预测分析有哪些方法以及内容

什么是预测分析?预测分析有哪些方法以及内容
是预测财运吧，先分析这个时间段自己有没有财运，身带玄武和天蓬
为财
，没有的话趁早别买彩票，买了也

H. 什么叫预测分析

答：预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。
预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。
预测分析可以帮助企业进行决策管理和绩效管理。
决策管理是用来优化并自动化业务决策的一种卓有成效的方法，它通过预测分析让企业能够在制定决策以前有所行动，以便预测哪些行动在将来最有可能获得成功。由于闭环系统不断将有价值的反馈纳入到决策制定过程中，所以对于希望对变化的环境做出即时反应并最大化每个决策的效益组织来说，它是非常理想的方法。决策管理还可以优化成果并解决特定的业务问题，包括管理自动化决策设计和部署的方方面面，供组织管理其与客户、员工和供应商的交互。从本质上讲，决策管理使优化的决策成为企业业务流程DNA的一部分。
滚动预测是预测分析的一种手段，采取滚动预测的公司往往有更高的预测精度，更快的循环时间，更少对财务团队的管理，更好的业务参与度和更多明智的决策制定。滚动预测可以对业务绩效进行前瞻性预测；为未来计划周期提供一个基线；捕获变化带来的长期影响；与静态年度预测相比，滚动预测能够在觉察到业务决策制定的时间点得到定期更新，并减轻财务团队巨大的行政负担。
在自适应组织中，预测过程是相关且迅速的。具体来说，CFO 需要通过持续计划周期进行管理，让滚动预测成为主要的管理工具，每天和每周报告关键指，。同时需要注意使用滚动预测改进短期可见性，并将预测作为管理手段，而不是度量方法。

在应用方面，预测分析能够帮助制造业高效维护运营并更好地控制成本，帮助电信等行业用户更深入地了解客户，还可以利用先进的分析技术为公众营造安全的公共环境。
IBM SPSS预测分析可以帮助制造商最大限度地减少非计划性维护的停机时间，真正消除不必要的维护，并很好的预测保修费用，从而达到新的质量标准，并节约资金。它可用于生产线的预测分析，及时维护防止故障导致生产中断，可以解决一系列客户服务问题，其中包括顾客对因计划外维修和产品故障而造成停机的投诉。并可用于汽车、电子、航空航天、化学品和石油等不同行业的制造业务。
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I. 销售预测定量分析方法中,趋势预测分析法主要包括( ).

同学你好，很高兴为您解答！

趋势预测分析法主要包括算术平均法、加权平均法、移动平均法和指数平滑法，回归直线法属于因果预测分析法。所以选择ABC。

希望我的回答能帮助您解决问题，如您满意，请采纳为最佳答案哟。

再次感谢您的提问，更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。

高顿祝您生活愉快！

J. 大数据预测分析方法有哪些

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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