1. 企业进行预测工作时，经常会遇到哪些问题
1、作业没有完全标准化或受外界影响因素较多，导致生产无法按预期计划实施；2、品质的不稳定影响实际加工效率；3、员工的培训不够，或各人行为快慢的差异（一般取平均值较小一点，即让快的人人为放慢一点）4、预测时一般要设定宽放比率，一些台资电子企业宽放比率一般为1.05~1.1之间，根据自身企业的实际情况来定。
2. 实施定性预测法时,需要注意哪些问题
1.定性预测应注意什么问题?
第一,应加强调查研究，努力掌握影响事物发展的有利条件、不利因素和各种活动情况。从而使对经济发展前景的分析判断更加接近实际。
第二，在进行调查研究、收集资料时，应做到数据和情况并重，使定性分析定量化。也就是通
过质的分析进行量的估计，进行有数据有情况的分析判断，提高定性预测的说服力。
第三，应将定性预测和定量预测相结合，提高预测质量。在预测过程中，应先进行定性分析，
然后进行定量预测，最后再进行定性分析,对预测结果进行调整定案。这样才能深人地判断事物发展过程的阶段性和重大转折点，提高预测的质量，为管理、决策提供依据。
3. 马尔科夫预测法在实际工作中可能遇到的问题及其解决方法
一、马尔科夫转移矩阵法的涵义
单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率。在激烈的竞争中，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时，需要预测各种商品之间不断转移的市场占有
率。
市场占有率的预测可采用马尔科夫转移矩阵法，也就是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。马尔科夫是俄国数学家，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第n次结果只受第n-1的结果影响，只与当前所处状态有关，与其他无关。比如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计：销售额都无关。 ，
在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转穆到另一种状态的概率。
马尔科夫分析法的一般步骤为：
①调查目前的市场占有率情况；
②调查消费者购买产品时的变动情况；
③建立数学模型；
④预测未来市场的占有率。
二、马尔科夫分析模型
实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。
马尔科夫分析法的基本模型为：
X(k+1)=X(k)×P
公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵，
X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。
必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。
三、马尔科夫过程的稳定状态
在较长时间后，马尔科夫过程逐渐处于稳定状态，且与初始状态无关。马尔科夫链达到稳定状态的概率就是稳定状态概率，也称稳定
概率。市场趋势分析中，要设法求解得到市场趋势分析对象的稳态概率，并以此做市场趋势分析。
在马尔科夫分析法的基本模型中，当X：XP时，称X是P的稳定概率，即系统达到稳定状态时的概率向量，也称X是P的固有向量或特征向量，而且它具有唯一性。
四，马尔科夫转移矩阵法的应用
马尔科夫分析法，是研究随机事件变化趋势的一种方法。市场商品供应的变化也经常受到各种不确定因素的影响而带有随机性，若其具有"无后效性"，则用马尔科夫分析法对其未来发展趋势进行市场趋势分析五，提高市场占有率的策略预测市场占有率是供决策参考的，企业要根据预测结果采取各种措施争取顾客。提高市场占有率一般可采取三种策略：
(1)设法保持原有顾客；
(2)尽量争取其他顾客；
(3)既要保持原有顾客又要争取新的顾客。
第三种策略是前两种策略的综合运用，其效果比单独使用一种策略要好，但其所需费用较高。如果接近于平稳状态时，一般不必花费竞争费用。所以既要注意市场平稳状态的分析，又要注意市场占有率的长期趋势的分析。
争取顾客、提高市场占有率的策略和措施一般有：
①扩大宣传。主要采取广告方式，通过大众媒体向公众宣传商品特征和顾客所能得到的利益，激起消费者的注意和兴趣。
②扩大销售。除联系现有顾客外，积极地寻找潜在顾客，开拓市场。如向顾客提供必要的服务等。
③改进包装。便于顾客携带，增加商品种类、规格、花色，便于顾客挑选，激发顾客购买兴趣。
④开展促销活动。如展销、分期付款等。
⑤调整经营策略。根据市场变化，针对现有情况调整销售策略，如批量优待、调整价格、市场渗透、提高产品性能、扩大产品用途、降低产品成本等，以保持市场占有率和扩大市场占有率。
马尔科夫分析模型
实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。
马尔科夫分析法的基本模型为：
X(k+1)=X(k)×P
公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移矩阵概率，
X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。
必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。
请参考，希望对你有所帮助！
4. 什么是市场预测分析怎样进行市场预测分析
如何进行市场预测
一．市场预测
市场预测就是运用科学的方法，对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。预测为决策服务，是为了提高管理的科学水平，减少决策的盲目性，我们需要通过预测来把握经济发展或者未来市场变化的有关动态，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，使决策目标得以顺利实现。
二、市场预测的基本步骤
1、确定预测目标 明确目的，是开展市场预测工作的第一步，因为预测的目的不同，预测的内容和项目、所需要的资料和所运用的方法都会有所不同。明确预测目标，就是根据经营活动存在的问题，拟定预测的项目，制定预测工作计划，编制预算，调配力量，组织实施，以保证市场预测工作有计划、有节奏地进行。
2、搜集资料
进行市场预测必须占有充分的资料。有了充分的资料，才能为市场预测提供进行分析、判断的可靠依据。在市场预测计划的指导下，调查和搜集预测有关资料是进行市场预测的重要一环，也是预测的基础性工作。
2、选择预测方法
根据预测的目标以及各种预测方法的适用条件和性能，选择出合适的预测方法。有时可以运用多种预测方法来预测同一目标。预测方法的选用是否恰当，将直接影响到预测的精确性和可靠性。运用预测方法的核心是建立描述、概括研究对象特征和变化规律的模型，根据模型进行计算或者处理，即可得到预测结果。
4、预测分析和修正
分析判断是对调查搜集的资料进行综合分析，并通过判断、推理，使感性认识上升为理性认识，从事物的现象深入到事物的本质，从而预计市场未来的发展变化趋势。在分析评判的基础上，通常还要根据最新信息对原预测结果进行评估和修正。
5、编写预测报告
预测报告应该概括预测研究的主要活动过程，包括预测目标、预测对象及有关因素的分
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析结论、主要资料和数据，预测方法的选择和模型的建立，以及对预测结论的评估、分析和修正等等。
三、市场预测方法
1、时间序列预测法
在市场预测中，经常遇到一系列依时间变化的经济指标值，如企业某产品按年（季）的销售量、消费者历年收入、购买力增长统计值等，这些按时间先后排列起来的一组数据称为时间序列。依时间序列进行预测的方法称为时间序列预测 。
2、回归预测法
在经济预测中，人们把预测对象（经济指标）作为因变量，把那些与预测对象密切相关的影响因素作为自变量。根据二者的历史和现在的 统计资料，建立回归模型，经过统计检验后用于预测。回归预测有一个自变量的一元回归预测和多个自变量的多元回归预测，这里仅讨论一元线性回归预测法。 2.回归分析的基本条件。应用一组已知的自变量数据去估计、预测一个因变量之值时，这两种变量需要满足以下两个条件： 第一，统计相关关系。统计相关关系是一种不确定的函数关系，即一种因变量（预测变量）的数值与一个或多个自变量的数值明显相关但却不能精确且不能唯一确定的函数关系，其中的变量都是随机变量。经济现象中这种相关关系是大量存在的。例如粮食亩产量y与施肥量x之间的关系，二者明显相关但不存在严格的函数关系，亩产量不仅与施肥量有关，还与土壤、降雨量、气温等多种因素有关，这样亩产量y存在着随机性。第二，因果关系。如果一个或几个自变量x变化时，按照一定规律影响另一变量y，而y的变化不能影响x，即x的变化是y变化的原因，而不是相反，则称x与y之间具有因果关系，反映因果关系的模型称为回归模型。
3、定性预测和定量预测
（1） 定性预测法 定性预测法也称为直观判断法，是市场预测中经常使用的方法。定性预测主要依靠预测人员所掌握的信息、经验和综合判断能力，预测市场未来的状况和发展趋势。这类预测方法简单易行，特别适用于那些难以获取全面的资料进行统计分析的问题。因此，定性预测方法在市场预测中得到广泛的应用。定性预测方法又包括：专家会议法，德尔菲法，销售人员意见汇集法，顾客需求意向调查法。
（2）定量预测法 定量预测是利用比较完备的历史资料，运用数学模型和计量方法，来预测未来的市场需求。定量预测基本上分为两类，一类是时间序列模式，另一类是因果关系模式。
5. 市场调查与预测需要注意什么问题
很高兴为你回答。
市场调查与预测需要注意以下问题：
1、考虑谁是读者 报告应当是为特定的读者而撰写的，他（们）可能是领导、管理部门的决策者、也可能 是一般的用户。不但要考虑这些读者的技术水平、对调查项目的兴趣，还应当考虑他们可能 在什么环境下阅读报告，以及他们会如何使用这个报告。有时候，撰写者必须适应有几种不 同技术水平和对项目有不同兴趣的读者，为此可将报告分成几个不同的部分或干脆完全针对 对象分别地撰写整个报告。
2、力求简明扼要，删除一切不必要的词句 调研报告中常见的一个错误是：“报告越长，质量越高。”通常经过了对某个项目几个月 的辛苦工作之后，调研者已经全身心的投入，因此，他试图告诉读者他所知道的与此相关的 一切。因此，所有的过程、证明、结论都纳入到报告当中，导致的结果是“信息超载”的噪 音。事实上，如果报告组织的不好，有关方甚至连看也不看。总之，调查的价值不是用重量 来衡量的，而是以质量、简洁与有效的计算来度量。调查报告应该是精炼的，任何不必要的 东西都应省略。不过，也不能为了达到简洁而牺牲了完整性。
3、行文流畅，易读易懂 报告应当是易读易懂的。报告中的材料要组织的有逻辑性，使读者能够很容易弄懂报告 各部分内容的内在联系。使用简短的、直接的、清楚的句子把事情说清楚，比用“正确的” 但含糊难懂的词语来表达要好得多。为了检查报告是否易读易懂，最好请二三个不熟悉该项 目的人来阅读报告并提出意见，反复修改几次之后再呈交给用户。
4、内容客观、资料的解释要充分和相对准确 调查报告的突出特点是用事实说话，应以客观的态度来撰写报告。在文体上最好用第三 人称或非人称代词，如“作者发现…”、“笔者认为……”、“据发现……”、“资料表明……” 等语句。行文时，应以向读者报告的语气撰写，不要表现出力图说服读者同意某种观点或看 法。读者关心的是调查的结果和发现，而不是你个人的主观看法。
同时，报告应当准确地给 出项目的研究方法、调研结果的结论，不能有任何迎合用户或管理决策部门期望的倾向。 在进行资料的解释时，注意解释的充分性和相对准确性。解释充分是指利用图、表说明 时，要对图表进行简要、准确的解释；解释相对准确是指在进行数据的解释时尽量不要引起 误导。
例如在一个相对小的样本中，把引用的统计数字保留到两位小数以上常会造成虚假的 准确性。“有65.32%的被调查者偏好我们的产品。”这种陈述会让人觉得65%这个数是非常 精确的。另外，还应注意的是：对于名义量表和顺序量表不能进行四则运算、对等距量表只 能进行加减、不能进行乘除，只有比率量表才能进行加减和乘除。
5、报告中引用他人的资料，应加以详细注释 这一点是大多数人常忽视的问题之一。通过注释，指出资料的来源，以供读者查证，同 时也是对他人研究成果的尊重。注释应详细准确，如被引用资料的作者姓名、书刊名称、所 属页码、出版单位和时间等都应予以列明。
6、打印成文，字迹清楚、外观美观 最后呈交的报告应当是专业化的，应使用质量好的纸张，打印和装订都要符合规范。印 刷格式应有变化，字体的大小、空白位置的应用等对报告的外观及可读性都会有很大的影响。 同时报告的外观是十分重要的。干净整齐、组织得好的有专业味道的报告一定比那些匆匆忙 忙赶出来的外观不像样的报告更可信、更有价值。撰写者一定要清楚不像样的外观或一点小 失误和遗漏都会严重地影响阅读者的信任感。
希望我的回答对你有帮助
6. 浅析预测分析注定失败的思考方式
浅析预测分析注定失败的思考方式
虽说预测分析是一项很得人心的技术，每个人都希望能通过使用预测分析方法和预测分析工具，从而可提前看到未知的结果，来避免失败，但如果没有做好准备，信手拈来的使用预测分析方法，那必将失败。无论对于预测分析是你新手菜鸟，还是已经进行了大量的预测分析项目，都非常容易犯错。
数据挖掘公司Elder Research的CEO John Elder说：“大量的分析项目中都充斥着各种各样的错误。”这些错误大都不是致命的，通过模型即改善，但是也一些项目是相当地失败，致使业务在软件在投资的大量的金钱和时间，但却没有任何收益。本文列出了预测分析注定失败的思考方式。
1.开始后没有假定结果
对于预测分析大家都很兴奋，你看到了它的潜在价值。但却有一个问题：你的心中没有一个特定的目标。
Elder Research参与的一个大公司中就有这样的情况。该公司开始使用他们的数据进行预测一些事情，或所有的事情，即一个方管可以出去向他的业务单元销售。虽然研究机构同意与他合作，并为他量身定制了一个使用模型，但由于这个业务单元中没有一个人问题他将要销售什么，最后该项目就没有了方向。
教训：不要先做锤子，再找钉子。在开始之前，一定要有一个特定的目标。
2.在数据不支持的基础上定义项目
一个债务催收公司希望找出最有效的方法来促使欠债人员还债。挑战是：该公司已经有一套严格的规则了，而且在每一个案例中都遵循这套原则。
数据挖掘是一项对比的艺术。因为该公司有了一套成熟的原则并一直遵循着，所以他们并不知道哪一种结果更有利于回收债务。所以该公司需要一些历史性的例子。
如果你没有这些案例，那么就需要创建一系列的实验来收集数据了。例如，假设有欠债人有1,000人，500人收到的了恐吓信，而另外500人得到的是电话催债，这是第一步。然后，预测模型就可以进行预测，预测哪类欠债人会更好的对恐吓信进行反应，哪类会更好的对电话进行反应。
在些案例中，欠债人类型可能包括历史模式引发的债务、按天支付过去的债务、收入、邮政编码的住宅等等。基于预测模型，这一催债机构可能会更好的使用更有经济效益的策略，而不是对所有人使用同一策略。但你要从实验开始。无中生有，对于预测分析来说是不可能的。
3.在得到最好数据之前就不前行
人们常常误解下操作：他们必须使数据完美地组织，没有任何漏洞、障碍或缺失的价值，在这之后才会进行预测分析。
Elder Research的一个客户，一个跨国石化公司刚刚开始进行预测分析项目，期望有更大的投资回报率，但这时他们的数据科学家发现现有的运营数据比他们原本想象的还要糟糕。
在此案例中缺失了一个最关键的目标价值。在使业务等待收集新数据时，该项目可能会延迟至少一年的时间。大部分公司在这里停滞不前。与其它错误相比这一错误是项目的最在杀手。
4.评估数据质量时，不清除垃圾数据
一个财富1000的金融服务公司想预测哪个客服中心的员工将会工作的时间最长。乍一看，该公司的历史数据似乎表明没有高中文凭、在公司停留至少9个月的员工数据是其它教育背景的员工有2.6倍。咨询公司建议客户从优先招聘高中辍学生开始。
但这就出现了两个问题。首先从求职者的简历中手动键入的数据已经做了不一致的标记。一条数据检查所有教育层次的人们，另一个只检查完成了高水平教育的人。
另一个更加复杂的问题是：因为某些原因，在呆的时间最长的人的简单中所有的标记中，后者比前者多。通过确保所做的标记是随机键入的一组简历，而且每一个人都使用同一种标记法，就可以以免这些问题。
在这一案例中我们得到一个最的信息就是：“只有垃圾在，才会有垃圾清理。在确保数据质量之间一定要确保数据的完整性。”
5.从未来的数据中预测未来
伴随着数据仓库的一个问题是它们并不静止的：信息一直在变，一直在更新。但预测分析是一种归纳的学习过程，它依赖于对历史数据，或“训练数据”的分析来创建模型。所以你要重新数据在客户生命周期初始阶段的状态。如果数据没有标注日期和时间戳，这很容易就会引进产生错误结果导向的未来数据。
有一件发生在汽车俱乐部的事：该俱乐部着手建立一个模型，用于预测他们的哪类会员更有可能购买他们的保险产品。为了建模，该俱乐部需要重建他们之前数据集合，把会员购买和决定购买保险产品的时间优先级提前，而且还要包含进子数据。该组织建立了一个决策树，它包括一个含有电话、传真和邮件数据的文本变量。当这一变量中包含了任何文本，那么就可以百分之百确定这些会员不久后就购买这一保险。
该项目的一个负责人说我们确信这个指示器将会在会员购买保险之前进行提示，但汽车俱乐部的员工却不能告诉我们它意味着什么。提前知道简直令人难以置信，他继续提问直到找到组织中知道事实的人：该变量代表着会员是如何取消他们保险的——通过电话、传真或者邮件。他说你不买就没有取消一说 。所以当你进行建模时，你必须锁定一些你的数据。
总结：失败只是一个选择
看了这些事例，你可能会把预测分析想象的非常困难，但不要害怕。虽然你在预测分析的路上出现了很多错误，但同时你也在学习，在调整，这是值得的。
7. 选择预测方法应注意那些问题
选择预测方法应注意的问题是：
第一，我们在进行预测之前，不可避免的首先要选择预测方法，而不同的预测方法往往导致不同的预测结果，于是我们还要对不同的预测结果再继续进行选择。
第二，我们之所以选择某种预测方法，与我们的知识结构和机遇有关，或许也与我们的性格或潜意识有关。同理，我们之所以选择某某预测结果，也与我们的知识结构，机遇，性格潜意识有关，或许还与我们的愿望有关。这里所谓的“机遇”，包括许多不可预料或难以预料的因素，例如某时某地某位朋友恰巧推荐某位算命先生或预测大师，而此人的言谈举止又能够获得当事人的信任，（俗话说倒霉上卦摊，处境不利的人或不自信的人，越需要寻找可以信赖的人。不过这种机遇经常被巧妙的说成缘分）。
第三，两次使用同一种预测方法，往往得出不同的预测结果。在我国古代，巫者总是要坚持一项基本原则，即不对同一个人的同一件事用同一种方法进行两次占卜；因为两次占卜的卦象或兆象几乎总是不同的，以六十四卦为例，两次卦象相同的几率只有百分之一二，而神意或天意是不能够互相矛盾的。有趣的是，求卜者对预测结果不满意时，可以去请另一位巫者用同样的方法再次进行占卜，从而去选择对自己有利或符合自己意愿的“天意”。
第四，不同的预测方法其可靠性不同或被认为可靠性不同，我国商周时期直到春秋战国，那时的人们常常为“龟卜”可靠还是“易占”可靠争论不休，有人主张“先卜后易”，有人主张“小事易，大事卜”，有人主张“龟易协从”，意思是当两种预测方法一致时才算数。由于占卜的方法很多，人们不大可能为一件事使用所有的占卜方法；在这种情况下，人们常常采用“三占从二”的办法，颇有点少数服从多数的民主意识。
第五，凡是具有选择自由的事物，我们通常都不可能只做出一种预测结果。如果你预测我吃馒头，我却可以选择吃米饭或吃面条。因此，当存在多种选择的时候，我们只能预测当事人更多的会实施某项选择；或者说如果当事人这样做便会得到什么样的结果，如果当事人那样做便会得到另外什么样的结果，其实质是对多种可能性进行各自的推演。事实上，所谓命中注定或机械决定论之所以不能总是成立，正在于当事人具有选择自由。也就是说，我们不能够对选择进行预测或预定。
第六，每个人的选择自由度不同，同一个人在不同时期不同场合针对不同的事情其选择自由度也不相同。一般来说，选择自由度越少的人，其命中注定的可能性也就越大。在封建社会，人们选择婚姻对象的自由几乎完全被剥夺，无数的人间悲剧由此而生。在现代社会，人们的选择自由度大为增加，理论上或法律上几乎每个人都享有充分的自由，但实际上却不尽然；因为人们的性别，身体状况，知识水平，经济条件，民族，政治态度，宗教信仰，家庭出身，居住地，都或多或少限制了各自的选择自由。
第七，当社会为每一个人都提供充分的或相当多的选择自由时，一个人追求什么他就可能得到什么。从这个角度来说，我们的未来或个人的未来，不能简单的说成是取决于我们现在在做什么，而应当阐述为取决于我们为了什么去做什么。
第八，为自己确定好人生目标的人，他可能完全实现自己的目标，也有可能只是不断的接近自己设定的目标。
第九，对于许多人来说，他们的愿望是可以不断改变的，小时候的志向与长大后的志向可能完全不同。当一种愿望不能实现时，人们会寻找，选择，确定新的愿望。与此同时，一个人可以同时拥有多种愿望；有时候多种愿望可以并行存在和实现，有时候可能会互相影响，鱼和熊掌不能兼得。
第十，我们选择什么，取决于我们的预测结果的判断，而进行判断又取决于我们的眼界，爱好和追求。有时候我们会为了眼前利益而忽略长远利益。
第十一，我们的选择还与我们的胆量有关，因为任何选择或任何行为都有某种程度的风险，而要获得大的利益往往也要冒大的风险。
第十二，当我们的选择机会超过一定限度之后，会出现挑花眼的情况，以致我们最后选中的并不是我们最喜欢的东西。
第十三，我们有选择朋友或恋人的自由，别人也有选择朋友，恋人的自由，能否成为朋友，恋人取决于彼此的双向选择。
第十四，对弈是一种到处存在的人生游戏，当事双方不断预测对方的下一步行动，并交替做出各自的选择。
第十五，当我们进行验证选择的时候，也就在此时此刻排除了其他的选择机会，也就是说我们踏上了一条不归路。此后，时过境迁，当事人已经不能够再以他当初的样子去重温旧梦。
第十六，当许多人有许多种选择机会时，先进行选择的人其选择余地较多，后进行选择的人其选择余地较小。
第十七，有时候，我们会处于或采取一种不就行预测也不进行选择的状况或行为。或许不预测也是一种预测，不选择也是一种选择，不采取行动也是一种行动。也可能坐失良机。
8. 常用的数据分析方法有哪些
1. 描述型分析：发生了什么?
这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2. 诊断型分析：为什么会发生?
描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。
3. 预测型分析：可能发生什么?
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析：需要做什么?
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
9. 市场预测过程中,建立预测模型要注意的问题有哪些
市场调查要注意哪些因素 市场调查有：常见的市场调查消费者调查：针对特定的消费者做观察与研究，有目地的分析他们的购买行为，消费心理演变等等。 市场观察：针对特定的产业区域做对照性的分析，从经济，科技等有组织的角度来做研究。 产品调查：针对某一性质的相同产品研究其发展历史，设计，生产等相关因素。 广告研究：针对特定的广告做其促销效果的分析与整理。 可能包括下列内容市场测试test marketing：在产品上市前，提供一定量的试用品给指定消费者，透过他们的反应来研究此产品未来市场的走向。 概念测试Concept Testing：针对指定消费者，利用问卷或电话访谈等其他方式，测试新的销售创意是否有其市场。 神秘购物 mystery shopping：安排隐藏身份的研究员购买特定物品或消费特定的服务，并完整纪录整个购物流程，以此测试产品、服务态度等。又被称做神秘客或神秘客购物。 零售店审查store audits：用以判断连锁店或零售店是否提供妥当的服务。 需求评估demand estimation：用以判断产品最大的需求层面，以找到主要客户。 销售预测：找到最大需求层面后，判断能够销售多少产品或服务。 客户满意度调查：利用问卷或访谈来量化客户对产品的满意程度。 分销审查distribution channel audits：用以判断可能的零售商，批发业者对产品、品牌和公司的态度。 价格调整测试price elasticity testing：用来找出当价格改变时，最先受影响的消费者。 象限研究segmentation research：将潜在消费者的消费行为，心理思考等用人口统计的方法分为象限来研究。 消费者购买决定过程研究consumer decision process research：针对容易改变心意的消费者去分析，什么因素影响他买此产品，以及他改变购买决定时的行为模式。 品牌命名测试brand name testing：研究消费者对新产品名的感觉。
10. 数据分析方法都有哪些
大家都知道，每个人都有自己的想法，在数据分析领域也是一样的。不同的数据分析师对于数据分析的方法都有自己的见解，而数据分析的方法中最重要的作用就是能够把某一事物的数据转化成平常人都能够清楚明白的见解，如果做到了这些，我们可以说这就是一个成功的数据分析师。那么对于数据分析师来说，使用一些工具可以更好地理解和分析数据的价值，有一个完整的数据分析体系是一个至关重要的事情，而常用的四种数据分析方法有：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。那么这些数据分析方法具体是什么内容呢？下面我们就简单的给大家介绍一下。
首先我们说一下描述型分析，描述性分析就是表达发生了什么？我们在分析事情之前，首先会考虑发生了什么？这样我们才会有目标的分析事情，而描述型分析就是这样的，描述型分析师一个比较常见的分析方法， 在很多业务中用描述性分析进行对企业的重要指标个业务进行衡量，通过利用可视化工具能够有效的挖掘所提供信息的价值。
然后我们说一说诊断型分析，诊断性分析就是表达为什么会发生？当我们发现的事情发生的开始，我们就要对事情进行进一步的研究，探究事情发生的原因。于是就需要描述性的数据分析的下一步步骤，那就是诊断型分析，而诊断分析能够使数据分析师深入的分析数据，这样才能够有机会去获得数据的核心内容。
接着我们说一下预测型分析，预测性分析就是表达可能发生什么？当我们分析完了事情发生的原因，需要对事情的进行预判，很多的事情都是有预兆性质的，所以我们需要对事情进行预测性分析，预测型分析主要就是用于进行预测分析，事情未来发生的可能性可以转变成一种可以量化的值，或者是预估事情发生的时间，可以使用各种可变的数据进行预测，在不确定的环境下，预测性分析可以做出更好的决定，很多领域都用到了预测模型。
而指令型分析就是表达需要做什么？上述提到的三种分析都是对于事情的分析，但不是对于解决事情做出分析，我们对事情的分析的目的就是为解决事情，通过用户的实际情况确定最佳的解决方案，这样才能够为事情做出最适合的解决方案。这种分析就是指令性分析。
通过上面对数据分析方法的描述，相信大家已经了解了数据分析方法了吧？大家在进行数据分析的时候用到上面提到的数据分析方法，这样才能够对于某种事情进行分析，同时在大家进行分析的时候可以根据上面的顺序进行分析，这样才能够分析出一个比较准确地结果，希望大家能够熟练运用好这些数据分析方法。