Excel預測分析的基本方法、思路和工具模型是什么？

預測分析是一門相對系統(tǒng)的專業(yè)領域，很多人有個誤解，拿到一堆數(shù)據，就想著用各種方法“套用”，有的人熟悉回歸分析，就用回歸方程“預測”，有的了解Forecast函數(shù)，就用這個函數(shù)套用；不分業(yè)務場景就直接套用工具模型，最終的結果肯定偏差很大，如果碰到專業(yè)人士的挑戰(zhàn)，預測方法只會讓人貽笑大方。今天給大家全面、系統(tǒng)的介紹Excel預測分析的基本方法、思路和工具模型。

預測分析，也叫時間序列分析，表示一個變量在一定時間內不同時間點上觀測值的集合。這些觀測值是按時間順序排列的，時間點之間的間隔是相等的，可以是年、季度、月、周、日或其他時間段。常見的時間序列有按年、季度、月、周、日統(tǒng)計的商品銷量、銷售額或庫存量。

無論用何種方法和軟件做預測，都要理解預測分析的底層邏輯，預測分析的底層邏輯就是時間序列的四種成分。

一、趨勢成分

顯示了一個時間序列在較長時期的變化趨勢。通過觀察，可以看出這種趨勢是上升的還是下降的，是線性的還是非線性的。

二、季節(jié)成分

反映了時間序列在一年中有規(guī)律的變化，它是由一年中的特殊季節(jié)或節(jié)假日引起的，每年重復出現(xiàn)。含有季節(jié)成分的，需要運用季節(jié)指數(shù)分析。

三、周期成分

反映了時間序列在超過一年的時間內有規(guī)律的變化，即時間序列在數(shù)年的時間內呈現(xiàn)規(guī)則的變化。循環(huán)變動往往由經濟狀態(tài)的變動引起的，波峰出現(xiàn)在經濟擴張期，波谷出現(xiàn)在經濟收縮期。

四、不規(guī)則成分

不歸因于上述三種成分，不可預期的隨機因素，是不可預測的。大多數(shù)預測方法通過平均或平滑來消除。

既然知道預測分析的四種成分，那么，我們在做時間序列預測分析時，要遵循如下步驟：

第一步：確定時間序列的類型。

類型是由它所包含的成分決定的。大部分商業(yè)數(shù)據的成分是趨勢或者季節(jié)。

（1）趨勢成分。根據時間序列觀測值數(shù)據，繪制出時間序列觀測值隨時間變化的曲線圖。通過在該圖上加入趨勢線，來判斷時間序列是否存在趨勢成分，以及這種成分是線性還是非線性的。

（2）季節(jié)成分。要確定季節(jié)成分，至少需要兩年的數(shù)據，而且時間序列觀測值的時間間隔必須小于一年，比如季度、月、周或天?？梢园褍赡甑臄?shù)據以兩條曲線的方式繪制在以一年為時間軸的圖中。下圖中時間序列明顯存在季節(jié)成分。

第二步：選擇合適的方法建立預測模型。

第三步：評價模型準確性，確定最優(yōu)模型參數(shù)。

許多預測模型都會用到一些參數(shù)。例如，移動平均模型中的移動平均跨度，指數(shù)平滑模型中的平滑常數(shù)等。選擇不同的參數(shù)值會得到不同的預測值，從而影響預測的準確性。（課程中求間隔數(shù)）

第四步：按要求進行預測。

求出最優(yōu)模型參數(shù)后，就可以在此基礎上計算出未來時期的預測值。（比如回歸方程等）

概括的講，預測分析的常規(guī)思路：

1、識別數(shù)據背后的業(yè)務場景，非季節(jié)型or季節(jié)性；（兩種方法）

2、清洗不必要的數(shù)據（重復/異常/空/缺失等）；

3、先作圖，發(fā)現(xiàn)規(guī)律后，再選擇合適的預測方法或模型；

4、如果是回歸擬合出來的預測，需要觀察R方的值。

學好預測分析的知識儲備：

1、Excel函數(shù)如：SUM/SUMPRODUCT/預測函數(shù)；

2、規(guī)劃求解原理和技能；

3、Excel數(shù)據分析工具庫（回歸分析原理）。

小結

預測分析，首先要作圖觀察數(shù)據趨勢，再結合業(yè)務場景，判斷是否存在季節(jié)性因素，如果不存在季節(jié)性因素，就用線性或曲線分析；如果存在季節(jié)性，就要求出季節(jié)性指數(shù)，然后用三種方法預測（分別是居中移動平均法、規(guī)劃求解法、線性系數(shù)調整法）。具體制作方法可以系統(tǒng)學習《Excel數(shù)據分析綜合案例-物流與供應鏈行業(yè)應用》