從微觀尺度上，原油產(chǎn)量的增長趨勢可以通過產(chǎn)量構(gòu)成曲線模型預(yù)測；從宏觀上看，有更多的-1模型可以用于原油產(chǎn)量的增長趨勢。包括趨勢外推模型、彈性系數(shù)預(yù)測、回歸分析預(yù)測、時(shí)間預(yù)測，灰色預(yù)測 模型是否適合季節(jié)性明顯者變化數(shù)據(jù)預(yù)測灰色預(yù)測是。
最近一個(gè)Excel論壇的成員以各種形式詢問如何解決很多Excel用戶面臨的問題。在他的特殊情況下，他想預(yù)測大型電影院的總收入。最準(zhǔn)確的方法是預(yù)測各劇場的表現(xiàn)，然后把結(jié)果加起來。也就是說，他需要在數(shù)據(jù)(本例中為-1模型)的多個(gè)類別中生成模型。這是一個(gè)超越預(yù)測的挑戰(zhàn)。為了說明這個(gè)挑戰(zhàn)，它可能適用于:分析過濾:例如，你可以用大量的數(shù)據(jù) about一只股票來分析它，計(jì)算這只股票被低估或高估的程度。
然后找到列表中價(jià)值最低的股票。找錯(cuò)誤:比如可以分析每個(gè)總賬賬戶的走勢或者其他容易出錯(cuò)的數(shù)據(jù)series monthly變化。然后列出那些當(dāng)期不合理偏高或偏低的項(xiàng)目變化。預(yù)警:比如可以分析網(wǎng)站上的頁面瀏覽趨勢，或者查看其他有用的預(yù)警數(shù)據(jù)系列。然后列出增長或下降最快的頁面。報(bào)告打印:例如，您可以創(chuàng)建儀表板或其他動(dòng)態(tài)報(bào)告來顯示某個(gè)類別/區(qū)域、產(chǎn)品、部門或其他任何內(nèi)容的結(jié)果。
預(yù)測模型我的分解過程始終專注于在建模初期投入優(yōu)質(zhì)時(shí)間，例如，假設(shè)生成、頭腦風(fēng)暴、討論或了解可能的結(jié)果范圍。所有這些活動(dòng)都幫助我解決問題，并最終讓我設(shè)計(jì)出更強(qiáng)大的商業(yè)解決方案。你為什么在前線度過這段時(shí)間？有一個(gè)很好的理由:你有足夠的時(shí)間投入，你沒有經(jīng)驗(yàn)(這是有影響的)。你沒有被其他數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)或想法所偏見(我一直建議在深入研究之前進(jìn)行假設(shè)生成數(shù)據(jù))。到了后期，沒有投資能力的你會(huì)急于完成項(xiàng)目。
這樣有助于你構(gòu)建一個(gè)更好的-1模型，后期只需要較少的迭代工作。我們來看看建立第一模型: 數(shù)據(jù) 50%時(shí)間用于描述性分析數(shù)據(jù) 40%時(shí)間用于預(yù)處理(修復(fù)缺失和異常值)數(shù)據(jù) 4%時(shí)間用于建模的其余階段的時(shí)間表。6%的時(shí)間，讓我們按部就班地完成每一個(gè)過程(每一步都是投入/1/時(shí)間):第一階段:描述性分析/數(shù)據(jù)我剛成為科學(xué)家時(shí)的探索，數(shù)據(jù)。
