營(yíng)銷調(diào)研中的預(yù)測(cè)分析9課件

14三月2024營(yíng)銷調(diào)研中的預(yù)測(cè)分析9預(yù)測(cè)的定義預(yù)測(cè)是根據(jù)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)和先前的觀察作出的對(duì)將要發(fā)生的事件的描述預(yù)測(cè)有兩種方法：推斷和模型預(yù)測(cè)推斷是用過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)作為預(yù)測(cè)未來(lái)的手段。這個(gè)過(guò)程受過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的影響很大。預(yù)測(cè)模型包含影響你所預(yù)測(cè)的要素的各個(gè)適當(dāng)條件之間的關(guān)系。它不是根據(jù)過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的推斷，而是對(duì)各因素在跨時(shí)間聯(lián)系中進(jìn)行研究的結(jié)果。如何判斷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性

預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性可用殘差或誤差的大小來(lái)表示殘差分析是指比較預(yù)測(cè)值和實(shí)際值差異大小，它是所有評(píng)估預(yù)測(cè)精度方法的基礎(chǔ)。二元回歸分析二元回歸分析是用一個(gè)變量通過(guò)一次線性方程式確定另一個(gè)被預(yù)測(cè)的變量。二元回歸分析只有兩個(gè)變量：因變量是我們要預(yù)測(cè)的值，記為y自變量是用來(lái)預(yù)測(cè)因變量的變量，記為x自變量和因變量都是回歸分析中專門指明的特殊量，它們之間并無(wú)因果或相互影響的依賴關(guān)系。兩變量間只可能有統(tǒng)計(jì)關(guān)系。線性關(guān)系的回歸是一個(gè)功能強(qiáng)大的模型，線性方程為：y=a+bx式中，y為預(yù)測(cè)變量，x為用于預(yù)測(cè)y的變量，a為截距，b為斜率。計(jì)算b的公式為：

計(jì)算a的公式為：

使?fàn)I銷調(diào)研人員能得到通過(guò)分布圖上點(diǎn)的回歸直線，并且能估計(jì)自變量在某一水平上的因變量值二元回歸分析結(jié)果的優(yōu)點(diǎn)是：1回歸分析只是描述兩變量之間線性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)工具，它是從相關(guān)分析中引出的，而相關(guān)是衡量?jī)蓚€(gè)變量間的線性關(guān)系，而非因果關(guān)系的2不要用回歸分析法對(duì)建立模型所采樣范圍之外的值進(jìn)行預(yù)測(cè)?；貧w分析的兩個(gè)注意點(diǎn)多元回歸分析多元回歸分析是對(duì)二元回歸分析的擴(kuò)展，即在回歸等式中存在多個(gè)自變量。實(shí)際運(yùn)用中，預(yù)測(cè)常常依賴于多個(gè)因素，而不是一個(gè)。多元回歸等式的一般形式為：式中，y為因變量或預(yù)測(cè)變量，xi為第i個(gè)自變量，a為截距，bi為第i個(gè)自變量的斜率，m為自變量總數(shù)多元回歸分析的特殊應(yīng)用使用名義自變量用歸一化β系數(shù)比較自變量的重要性把多元回歸用作篩選器歷史數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析營(yíng)銷調(diào)研人員的很多數(shù)據(jù)都與連續(xù)的等間隔時(shí)間有關(guān)。例如，以一年到一年，一季到一季，一月到一月，一周到一周，甚至一天到一天為基礎(chǔ)。這些歷史數(shù)據(jù)就是時(shí)間序列數(shù)據(jù)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)歷史數(shù)據(jù)已做過(guò)多年研究，并建立了一個(gè)模型，稱為時(shí)間序列模型。在商業(yè)領(lǐng)域有三個(gè)基本概念：趨勢(shì)、周期和季節(jié)性趨勢(shì)是指數(shù)據(jù)的總體走向，最常用的研究時(shí)間序列的趨勢(shì)的方法為線性回歸和指數(shù)平滑。用線性回歸線確定趨勢(shì)，通常用最小平方和規(guī)則處理，找出最佳擬合直線

用指數(shù)平滑法是給每年的數(shù)據(jù)加權(quán)，以調(diào)整擬合曲線，使離預(yù)測(cè)年份近的比離預(yù)測(cè)年份遠(yuǎn)的強(qiáng)，