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第十三章趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)分析課件CATALOGUE目錄趨勢(shì)分析概述時(shí)間序列趨勢(shì)分析因果關(guān)系趨勢(shì)分析預(yù)測(cè)分析概述預(yù)測(cè)模型的建立與選擇預(yù)測(cè)結(jié)果的分析與應(yīng)用01趨勢(shì)分析概述趨勢(shì)分析是一種通過(guò)研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的情況,來(lái)揭示事物發(fā)展規(guī)律和未來(lái)趨勢(shì)的分析方法。定義幫助決策者了解事物發(fā)展的長(zhǎng)期趨勢(shì),預(yù)測(cè)未來(lái)變化,為制定戰(zhàn)略和決策提供依據(jù)。目的定義與目的對(duì)某一事物在不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較和分析,以揭示其隨時(shí)間變化的規(guī)律和趨勢(shì)。時(shí)間序列趨勢(shì)分析區(qū)域趨勢(shì)分析行業(yè)趨勢(shì)分析對(duì)不同區(qū)域或國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較和分析,以揭示某一事物在這些區(qū)域或國(guó)家的發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)某一行業(yè)或領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較和分析,以揭示該行業(yè)或領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)和未來(lái)走向。030201趨勢(shì)分析的種類(lèi)通過(guò)回歸模型分析自變量和因變量之間的關(guān)系,從而預(yù)測(cè)因變量的未來(lái)值?;貧w分析將時(shí)間序列數(shù)據(jù)分為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)性三部分,以揭示數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期趨勢(shì)和短期波動(dòng)。時(shí)間序列分解通過(guò)對(duì)一定時(shí)期內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值進(jìn)行計(jì)算,以消除隨機(jī)波動(dòng)的影響,從而揭示數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期趨勢(shì)。移動(dòng)平均利用一定的平滑系數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均,以消除數(shù)據(jù)的隨機(jī)波動(dòng),從而預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)。指數(shù)平滑趨勢(shì)分析的方法02時(shí)間序列趨勢(shì)分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)具有時(shí)間依賴(lài)性和動(dòng)態(tài)變化性。時(shí)間序列數(shù)據(jù)的來(lái)源歷史數(shù)據(jù)、調(diào)查數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等。時(shí)間序列數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序排列的一系列數(shù)據(jù)點(diǎn)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)的概念以特定時(shí)間點(diǎn)為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù),如氣溫、降雨量等。絕對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)以某一特定時(shí)間段為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù),如股票價(jià)格、GDP等。相對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有周期性變化規(guī)律的數(shù)據(jù),如四季氣溫變化、年度GDP增長(zhǎng)等。循環(huán)時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的類(lèi)型通過(guò)繪制時(shí)間序列數(shù)據(jù)的圖表,直觀地觀察數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和規(guī)律。圖表分析法趨勢(shì)分析法周期分析法關(guān)聯(lián)分析法通過(guò)數(shù)學(xué)方法分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì),如線(xiàn)性回歸、指數(shù)平滑等。通過(guò)識(shí)別和預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的周期性規(guī)律,如季節(jié)性變化、年度增長(zhǎng)等。通過(guò)分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)與其他相關(guān)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,如氣溫與降雨量、股票價(jià)格與公司業(yè)績(jī)等。時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析方法03因果關(guān)系趨勢(shì)分析因果關(guān)系01描述兩個(gè)事件之間的作用關(guān)系,其中一個(gè)事件是另一個(gè)事件的結(jié)果。因果關(guān)系的特點(diǎn)02有方向性,原因必定在前,結(jié)果只能在后,無(wú)傳遞性,因果關(guān)系不具有傳遞性。因果關(guān)系與相關(guān)關(guān)系的區(qū)別03相關(guān)關(guān)系是指兩個(gè)或多個(gè)變量之間的關(guān)系,當(dāng)一個(gè)變量變化時(shí),另一個(gè)變量也隨之變化,但這并不意味著一個(gè)變量導(dǎo)致另一個(gè)變量變化。因果關(guān)系則強(qiáng)調(diào)一個(gè)變量導(dǎo)致另一個(gè)變量變化。因果關(guān)系的概念因果關(guān)系的確定方法通過(guò)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),控制其他變量的影響,來(lái)觀察自變量和因變量的變化。通過(guò)長(zhǎng)期觀察和記錄數(shù)據(jù),分析事件之間的先后順序和關(guān)聯(lián)程度。通過(guò)建立回歸模型,分析因變量與自變量之間的關(guān)系,判斷因果關(guān)系的存在。通過(guò)建立多個(gè)方程來(lái)描述不同變量之間的關(guān)系,從而確定因果關(guān)系。實(shí)驗(yàn)法觀察法回歸分析法結(jié)構(gòu)方程模型市場(chǎng)預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)分析社會(huì)問(wèn)題研究科學(xué)研究因果關(guān)系趨勢(shì)分析的應(yīng)用01020304通過(guò)對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的因果關(guān)系趨勢(shì)分析,預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來(lái)的趨勢(shì)和變化。分析經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的因果關(guān)系,預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)和政策效果。研究社會(huì)問(wèn)題之間的因果關(guān)系,為政策制定和社會(huì)發(fā)展提供依據(jù)。在科學(xué)實(shí)驗(yàn)和研究中,確定變量之間的因果關(guān)系,為科學(xué)發(fā)現(xiàn)提供支持。04預(yù)測(cè)分析概述預(yù)測(cè)分析是一種統(tǒng)計(jì)方法,通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前趨勢(shì),對(duì)未來(lái)的事件或結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。幫助決策者更好地理解未來(lái)可能出現(xiàn)的情況,以便做出明智的決策,并制定相應(yīng)的計(jì)劃和策略。預(yù)測(cè)分析的定義與目的目的定義回歸分析預(yù)測(cè)通過(guò)研究自變量與因變量之間的關(guān)系,預(yù)測(cè)因變量的未來(lái)值。時(shí)間序列預(yù)測(cè)基于時(shí)間序列數(shù)據(jù),分析過(guò)去和現(xiàn)在的趨勢(shì),預(yù)測(cè)未來(lái)的變化。機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)分析的種類(lèi)利用歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)。指數(shù)平滑法通過(guò)計(jì)算一定時(shí)期內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)。移動(dòng)平均法一種基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型,通過(guò)差分和自回歸移動(dòng)平均過(guò)程來(lái)描述數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化。ARIMA模型利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,通過(guò)訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)來(lái)模擬復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系,進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)分析的方法05預(yù)測(cè)模型的建立與選擇模型評(píng)估與優(yōu)化通過(guò)交叉驗(yàn)證、誤差分析等方法評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果,并根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。模型選擇與建立根據(jù)數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求選擇合適的預(yù)測(cè)模型,并利用處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。數(shù)據(jù)處理對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理和轉(zhuǎn)換,以便進(jìn)行模型訓(xùn)練。明確預(yù)測(cè)目標(biāo)首先需要明確預(yù)測(cè)的目的和范圍,例如預(yù)測(cè)未來(lái)3個(gè)月內(nèi)的銷(xiāo)售額。數(shù)據(jù)收集收集與預(yù)測(cè)目標(biāo)相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息。預(yù)測(cè)模型的建立步驟可解釋性選擇的預(yù)測(cè)模型應(yīng)易于理解,能夠提供合理的解釋?zhuān)兄跇I(yè)務(wù)人員理解和接受。泛化能力選擇的預(yù)測(cè)模型應(yīng)具有良好的泛化能力,能夠適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)分布和業(yè)務(wù)場(chǎng)景。計(jì)算效率選擇的預(yù)測(cè)模型應(yīng)具有較高的計(jì)算效率和穩(wěn)定性,能夠快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并給出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。業(yè)務(wù)匹配性選擇的預(yù)測(cè)模型應(yīng)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特征相匹配,能夠準(zhǔn)確反映預(yù)測(cè)對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。預(yù)測(cè)模型的選擇原則通過(guò)比較預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果,計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、誤差率等指標(biāo),評(píng)估模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。準(zhǔn)確性評(píng)估分析模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn),評(píng)估模型的穩(wěn)定性和可靠性。穩(wěn)定性評(píng)估根據(jù)評(píng)估結(jié)果,針對(duì)模型的不足之處進(jìn)行優(yōu)化,例如調(diào)整模型參數(shù)、改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)等。優(yōu)化策略結(jié)合業(yè)務(wù)變化和數(shù)據(jù)變化,定期對(duì)模型進(jìn)行重新訓(xùn)練和評(píng)估,保持模型的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。持續(xù)改進(jìn)預(yù)測(cè)模型的評(píng)估與優(yōu)化06預(yù)測(cè)結(jié)果的分析與應(yīng)用ABCD預(yù)測(cè)結(jié)果的分析方法對(duì)比分析法將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)或其他預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,以評(píng)估預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。情景分析法根據(jù)不同情景或假設(shè)條件,對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行多方案比較,以增強(qiáng)預(yù)測(cè)的可靠性。敏感性分析法分析預(yù)測(cè)模型中各個(gè)參數(shù)變化對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度,找出關(guān)鍵因素。時(shí)間序列分析法利用時(shí)間序列數(shù)據(jù),通過(guò)趨勢(shì)外推、季節(jié)性分析等技術(shù),對(duì)未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè),制定營(yíng)銷(xiāo)策略、調(diào)整產(chǎn)品線(xiàn)等商業(yè)決策。商業(yè)決策根據(jù)股票、債券等金融市場(chǎng)的走勢(shì)預(yù)測(cè),進(jìn)行投資決策和風(fēng)險(xiǎn)管理。投資領(lǐng)域根據(jù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)預(yù)測(cè),制定和調(diào)整公共政策,以應(yīng)對(duì)未來(lái)挑戰(zhàn)。公共政策制定根據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè),制定研發(fā)計(jì)劃、布局新興產(chǎn)業(yè)等。科技發(fā)展預(yù)測(cè)結(jié)果的應(yīng)用領(lǐng)域建立科學(xué)的預(yù)測(cè)模

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