预测与分析方法不同

㈠ .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。

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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。

㈡ 产品成本预测的方法因预测对象和预测期限的不同而各有所异

销售预测是在充分考虑未来各种影响因素的基础上，根据历史销售资料以及市场上对产品需求的变化情况，对未来一定时期内有关产品的销售发展变化趋势所进行的科学预计和推测。

其基本方法：但从总体上将可归纳为定性分析法和定量分析法两类：

其基本方法：（一）销售预测的定性分析方法，一般来说，在销售预测中常用的定性分析方法主要包括调查分析法、专家集合意见法、推销员判断法和产品生命周期法等。

（二）销售预测的定量分析方法，定量分析法通常是在具有系统、完备的历史观察数据，或者影响未来销售量变动的有关因素可以量化的情况下采用。销售预测的定量分析方法主要包括趋势预测分析法和因果预测分析法两种类型。

㈢ 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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㈣ 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。
   

㈤ 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

㈥ 大数据分析方法与数据分析方法有什么区别

其实，没什么区别！数据分析的目的就是为了从大数据中提取、分析出有价值的信息！
只是叫法不同而已！如果是小数据，从一定程度上讲，也不需要什么分析的手段！

㈦ 分析趋势预测法是一种怎样的定量的分析方法

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。

目前工商中常用的预测方法有以下几种：
（1）加权算术平均法

用各种权数算得的平均数称为加权算术平均数，它可以自然数作权数，也可以项目出现的次数作权数，所求平均数值即为测定值。
（2）趋势平均预测法

趋势平均预测法是以过去发生的实际数为依据，在算术平均数的基础上，假定未来时期的数值是它近期数值直接继续，而同较远时期的数值关系较小的一种预测方法。
（3）指数平滑法

指数平滑法是以一个指标本身过去变化的趋势作为预测未来的依据的一种方法。对未来预测时，考虑则近期资料的影响应比远期为大，因而对不同时期的资料不同的权数，越是近期资料权数越大，反之权数越小。
（4）平均发展速度法
（5）一元线性回归预测法
根据x、y现有数据，寻求合理的a、b回归系数，得出一条变动直线，并使线上各点至实际资料上的对应点之间的距离最小。
设变动直线方程为：y=a+bx
（6）高低点法
高低点法是利用代数式y=a+bx，选用一定历史资料中的最高业务量与最低业务量的总成本（或总费用）之差△y，与两者业务量之差△x进行对比，求出b，然后再求出a的方法。
（7）时间序列预测法
它时间序利预测法是把一系列的时间作为自变量来确定直线方程y=a+bx，进而求出a、b的值，这是回归预测的特殊式。

㈧ 预测方法比较

由于广泛采用三维地震、高分辨率勘探等新技术，并且在地震资料的处理中也采用多种新方法，因此，使得多种综合地震信息的提取成为可能。利用多种地震信息进行岩性和储层横向预测，是目前比较热门的课题。

有利含油区预测是储层特征研究的主要目的之一。前面对古潜山碳酸盐岩储层中溶蚀和裂缝发育带分别做了遗传神经网络、模糊模式识别等方面的预测，这些预测结果哪一个、在哪方面比较符合本区块地质实际?它们彼此之间的吻合度如何?在部署井位时应该怎样应用这些预测结果?要回答这些问题应从它们的预测机理和综合研究方面作一些分析。

断块型灰岩潜山储层中的溶蚀、裂缝发育程度很大程度上受断层的控制，在断层高部位、断层附近都是裂缝发育和岩溶较强的有利地带。顺地层下倾方向是地下水下渗和岩溶作用的延伸带。构造裂缝和溶蚀作用是储层发育的重要因素。断层低部位和远离断层部位，裂缝及岩溶都不发育，储层也就不发育。由于油源岩是上覆第三系地层，所以，容易在断层高部位及其附近形成油藏。远离断层的部位一般不易形成油藏。

采用多种信息叠合方法，将义和庄潜山储层溶蚀、裂缝和产能级别图同构造图、储层横向展布图叠合，绘制出有利储集带的分布图。

6.1.1 预测方法机理上的差异

每一种方法都有它们各自的优势，但是地下地质情况是复杂的，只有从实际地质情况和实际需要出发，才能发挥每种预测方法的特长，也才能得到比较满意的结果。

在提取多种地震信息的基础上，应用遗传神经网络进行储层横向预测，是一种尝试。神经网络算法是目前较为流行的识别方法，但网络权值的训练一直存在着缺陷。本文采用一种基于遗传学习权值的神经网络学习方法，目的是想克服神经网络方法的不足。遗传识别是遗传算法+神经网络的一种新兴寻优技术，适合于较复杂的、叠加的、非线性系统的描述。遗传算法的思想与自然进化的思想同出一辙。在进化过程中，每一个种群所面临的问题是寻找一种对复杂的和变化着的环境最有利的适应方式。但是，这种方法的基础毕竟是神经网络方法，其本身固有的缺陷是不可能从根本上取消的。

对于非均质性很强、横向变化剧烈的溶蚀和裂缝储层，为了能达到布置开发井位的精度要求，很有必要运用一种以高空间分布密度的三维地震参数场作为井间预测的控制参数、以钻井所揭示的溶蚀和裂缝发育程度为控制特征点的预测系统，即模糊模式识别系统。

灰色过程模式识别预测方法，从参数提取过程来说是非常先进的，它不仅尽可能地提取能能反映储层及裂缝发育程度的地震参数，并且运用过程模式识别对每一种参数都提取一个参数系列，这更能反映地震道的参数特征。从预测机理上说，它以已测试井作为已知模式，通过过井处地震道上提取的参数建立外推预测模型，对井间具有不同地震响应特征的储层作出模式识别预测，应该说预测机理是合理的。从空间覆盖能力来说，预测结果是基于高密度的剖面解释最终得到平面分布图，其空间覆盖能力是很高的。因此，预测的精度是较高的，与已钻井的高度吻合证明了这一点。由于地震分辨率的限制，地震信息中包括有多少反映溶蚀和裂缝的信息是无从得知的，另外，在模式预测过程中，纯粹是通过未知模式与已知模式之间的对比得出的，地质信息难以进入预测系统，当有新的钻井资料时，预测模型又需要修改，已知模式越多，模式识别的精度就越高。

6.1.2 预测结果的异同点分析

储层特征研究是进行各种预测的基础，预测是已知模式在未知区域的推广和检验。因此，预测结果的可信度取决于已知模式的可靠程度和预测方法的合理性。预测机理很大程度上决定了预测结果的精度和可信度。上述预测方法的结果总体上并不抵触，它们共同完成了对储层溶蚀和裂缝的分布预测，这也说明了不论是神经网络方法，还是灰色过程模式识别方法，它们具有共同的预测基础，即储层基本特征研究结果。但是，使用的预测方法在机理上毕竟不同，存在较大差异，这也就决定了它们在预测层次上、精度上等方面的不同，它们分别自成体系。

应用遗传神经网络进行储层横向预测，其溶蚀、裂缝和产能的总体特征是较强溶蚀区、裂缝较发育区和高中产能区的连片性较差，优势点零星分布，较弱溶蚀区、裂缝不发育区和低产能预测区的连片性过大，这一点与实际情况不符合。这主要是由于地震信息的处理方法和神经网络方法的固有缺陷决定的。无论是从研究层次上还是从研究精度上来说，灰色过程模式识别方法进行储层横向预测的结果是比较可靠的。由上述可知，其机理上较先进，模式井越多，其精度越高。对于本区储层来说，应用模式识别方法做的预测，在溶蚀、裂缝及产能方面的已知井点的回判率都达到了百分之百。

灰色过程模式识别系统通过井点处的地震参数与井上溶蚀和裂缝发育程度的匹配而建立识别模式，从而运用井间的地震参数向井间作外推预测。在后面的综合研究中，主要应用灰色过程模式识别方法的预测结果，结合储层发育的地质控制因素，进行有利含油区预测。