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編輯導(dǎo)語(yǔ)：利用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，有助于我們更加方便且直觀地獲取信息，觀測(cè)發(fā)展態(tài)勢(shì)。那么，我們可以如何構(gòu)建好一個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型呢？本篇文章里，作者結(jié)合實(shí)際案例，總結(jié)了從0到1構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的流程與方法，一起來(lái)看一下。

之前和大家分享了趨勢(shì)型預(yù)測(cè)方法，很多小伙伴想看躺平型與周期型預(yù)測(cè)，今天它們來(lái)了。

首先回顧一下，常見的數(shù)據(jù)走勢(shì)有三種：

1. 趨勢(shì)型：連續(xù)發(fā)展的態(tài)勢(shì)。
2. 躺平型：變動(dòng)較少，一條直線。
3. 周期型：有規(guī)律的周期性波動(dòng)。

直接看圖，能一眼認(rèn)出來(lái)是哪一種（如下圖）：

認(rèn)清楚走勢(shì)以后，就能選擇對(duì)應(yīng)的模型啦。

先看躺平型的例子。舉例：某門店業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)如下圖所示，請(qǐng)預(yù)測(cè)2021年4月的業(yè)績(jī)：

看到這張圖，很多小伙伴會(huì)直呼：這個(gè)看起來(lái)，和100000的線很像呀，就是圍繞100000的線在波動(dòng)，我能直接按100000去預(yù)測(cè)嗎？

答：當(dāng)然可以呀。躺平型只要躺的夠“平”，完全可以用平均值來(lái)做預(yù)測(cè)值。還有專門的方法叫：移動(dòng)平均值法，即把近N期的數(shù)據(jù)平均值，作為預(yù)測(cè)值。

不過這樣做有個(gè)問題：看起來(lái)不夠高大上，領(lǐng)導(dǎo)們又說：“有沒有大數(shù)據(jù)算法來(lái)搞搞……”哎，就是總有人迷信這個(gè)，那就弄個(gè)看起來(lái)復(fù)雜一點(diǎn)的：用指數(shù)平滑法來(lái)預(yù)測(cè)。

一、指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)模型

用指數(shù)平滑法需要調(diào)用excel的分析工具，可以點(diǎn)擊上方的：文件→選項(xiàng)，在加載項(xiàng)中選擇：分析工具箱。

設(shè)置好之后，就能在上方：數(shù)據(jù) 欄目，找到數(shù)據(jù)分析按鈕。點(diǎn)下去，就能看到各種常見的分析工具了。

第一步：做好數(shù)據(jù)處理（如下圖），選擇指數(shù)平滑方法。

第二步：選擇輸入?yún)^(qū)域，設(shè)好阻尼系數(shù)。

阻尼系數(shù)是啥意思？阻尼系數(shù)是一個(gè)0到1之間數(shù)字，可以簡(jiǎn)單理解成：

• 阻尼越大，真實(shí)值權(quán)重越小，即歷史情況參照意義越?。?/li>
• 阻尼越小，真實(shí)值權(quán)重越大，即歷史情況參照意義越大。

不過大家完全不用糾結(jié)這個(gè)，完全可以設(shè)好幾個(gè)阻尼系數(shù)，預(yù)測(cè)出來(lái)以后，看哪個(gè)預(yù)測(cè)的MSE值越小，就信哪個(gè)！簡(jiǎn)單迅速才能下班早?。P(guān)于MSE計(jì)算方法參見上一篇）

第三步：做好幾個(gè)預(yù)測(cè)值，然后看哪個(gè)MSE小。比如設(shè)阻尼系數(shù)為0.95.9.8.7，分別計(jì)算預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)及MSE值如下：

看圖說話，阻尼系數(shù)0.8的時(shí)候MSE值最小，就它了，搞掂！

二、實(shí)例

再看個(gè)季節(jié)性預(yù)測(cè)的例子。舉例，某線上店鋪，銷售業(yè)績(jī)走勢(shì)如下圖（單位：萬(wàn)元）如何對(duì)2021年第一季度做預(yù)測(cè)呢？

顯然，店鋪業(yè)績(jī)受雙11、雙12大促影響明顯，4季度是旺季。這種走勢(shì)也不能直接用趨勢(shì)線來(lái)模擬，模擬出的趨勢(shì)線R平方只有0.0幾，完全不能用。但是，可以通過一個(gè)小技巧，把這個(gè)數(shù)據(jù)改造成可以用趨勢(shì)線模擬的形式。

第一步：先對(duì)數(shù)據(jù)做改造。改造方法如下圖，通過數(shù)據(jù)處理，模擬出季節(jié)變化趨勢(shì)，這種方法叫：季節(jié)多元回歸。

第二步：進(jìn)行回歸分析。既然叫季節(jié)多元回歸，自然要調(diào)用回歸分析，在同樣的路徑：數(shù)據(jù)→數(shù)據(jù)分析里，找到回歸分析方法，然后輸入?yún)?shù)：

第三步：解讀分析數(shù)據(jù)。這里又是讓人腦瓜子嗡嗡的時(shí)刻。不過不要怕，對(duì)大部分非數(shù)據(jù)分析專業(yè)的小伙伴，只要看幾個(gè)關(guān)鍵數(shù)字就好了.

從結(jié)果上看：

1. R平方0.93，很好；
2. 各個(gè)參數(shù)的P值，除了X1以外都很小，很好。

所以模型可用。還可以把X1：時(shí)間這個(gè)變量去掉。時(shí)間變量代表了長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)，本身這個(gè)數(shù)據(jù)幾個(gè)周期也沒有很大長(zhǎng)期增長(zhǎng)，所以去掉也是情理之中的。

有小伙伴可能好奇，做出來(lái)的模型為啥系數(shù)都是負(fù)的，真的沒問題嗎。沒有，注意這個(gè)數(shù)據(jù)本身就是Q4數(shù)值很大，那Q1、Q2、Q3的參數(shù)肯定就是負(fù)的了。

這樣就做完啦。想預(yù)測(cè)下個(gè)季度，可以增加一行：2021年1季度，對(duì)應(yīng)的參數(shù)，t是21，Q1=1，Q2、Q3都是0，然后代入公式即可。這里留給讀者們自己試一下。

三、總結(jié)

以上就是今天整理的簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)方法。其實(shí)真只有幾個(gè)數(shù)字要預(yù)測(cè)的話，即使丟給專業(yè)的算法工程師，他也是這么算的。我就親眼看見隔壁算法組小哥哥，打開excel拖了幾下，然后回個(gè)郵件給商品運(yùn)營(yíng)組的領(lǐng)導(dǎo)，說：“這是大數(shù)據(jù)方法預(yù)測(cè)的，blabla……”那一刻我整個(gè)人都震驚了，點(diǎn)贊、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)一鍵三連！

可能看完后，還有小伙伴會(huì)疑惑：領(lǐng)導(dǎo)們那么喜歡“建?！保麄冋娴牟欢畣?。其實(shí)這一點(diǎn)我還挺幸運(yùn)的，因?yàn)槲抑暗念I(lǐng)導(dǎo)就是接地氣的陳老師，他會(huì)把客戶的各種奇葩想法擋在門外，所以很少被不懂行的領(lǐng)導(dǎo)折騰。現(xiàn)在在互聯(lián)網(wǎng)某廠，有專門的算法組處理這些問題，也很少被糾結(jié)了。

從我接觸的客戶/同事來(lái)看，還真的是：懂行的不迷信，迷信的不懂行。所以為了早點(diǎn)下班，用一些看似高大上實(shí)則輕松快捷的方法還是很有必要的?；爝^關(guān)就好。

小伙伴們自己掌握方法以后，也不用再糾結(jié)啦。遇到這些小問題打開excel拖一拖，我們這些查數(shù)姑們也能早點(diǎn)下班呢。

作者：碼工小熊，微信公眾號(hào)：碼工小熊

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