数据预测方法有哪些（数据预测方法有哪些种类）

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本文目录:

• 1、用excel做数据预测的方法步骤详解

• 2、预测方法有哪些？

• 3、定量预测方法包括

• 4、时间序列预测方法有哪些分类，分别适合使用的情况是？

一、用excel做数据预测的方法步骤详解

Excel 是三大办公软件之一的一个软件，他经常用于数据的整理、分析、以及对比等。而有很多时候需要用到Excel里的数据预测功能。下面是我为大家带来的用excel做数据预测的 方法 ，相信对你会有帮助的。

用excel做数据预测的步骤1： 首先我们根据数据来确定因变量和自变量。如下图，促销投入为自变量，销售额为因变量。

用excel做数据预测的步骤2： 点击菜单的插入----图表，打开图表设置对话框。

用excel做数据预测的步骤3： 在图表设置对话框中，选择“xy散点图”，在子图表类型中选择“散点图。比较成对的数值”类型，点击下一步。如下图。

用excel做数据预测的步骤4： 点击“系列”选项卡，点击添加按钮，在右侧输入表的名字、自变量和因变量(数据位置要精确)。如下图。点击下一步。

用excel做数据预测的步骤5： 点击标题选项卡，填入x、y轴名字，如下图所示，点击下一步。

用excel做数据预测的步骤6： 选择作为对象插入，如下图所示。

用excel做数据预测的步骤7： 结果如下图。散点图就绘制出来了。

用excel做数据预测的步骤8： 在散点图上随意选择一数据点，点击右键，选择“添加趋势线”，如下图。

用excel做数据预测的步骤9： 设置添加对话框参数，点击类型选项卡，这里我们根据前面观察的线型来选择，这里选择线性。如下图。

用excel做数据预测的步骤10： 设置添加对话框参数，点击选项选项卡，勾选显示公式和显示R平方值，如下图。

用excel做数据预测的步骤11： 点击确定按钮， 结果如下图。这里我们就完成了对数据的处理和预测，有了公式，我们就可以知道促销投入多少能得到相应多少的回报了。

以上是由我给大家分享的用excel做数据预测的方法全部内容，希望对你有帮助。

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二、预测方法有哪些？

①趋势预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。事物的现实是历史发展的结果，而事物的未来又是现实的延伸，事物的过去和未来是有联系的。市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。市场预测中，事物的过去会同样延续到未来，其意思是说，市场未来不会发生突然跳跃式变化，而是渐进变化的。

趋势预测法的哲学依据，是唯物辩证法中的基本观点，即认为一切事物都是发展变化的，事物的发展变化在时间上具有连续性，市场现象也是这样。市场现象过去和现在的发展变化规律和发展水平，会影响到市场现象未来的发展变化规律和规模水平；市场现象未来的变化规律和水平，是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果。

需要指出，由于事物的发展不仅有连续性的特点，而且又是复杂多样的。因此，在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平，不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致。随着市场现象的发展，它还会出现一些新的特点。因此，在时间序列分析预测中，决不能机械地按市场现象过去和现在的规律向外延伸。必须要研究分析市场现象变化的新特点，新表现，并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内。这样才能对市场现象做出既延续其历史变化规律，又符合其现实表现的可靠的预测结果。

②趋势预测法突出了时间因素在预测中的作用，暂不考虑外界具体因素的影响。时间序列在时间序列分析预测法处于核心位置，没有时间序列，就没有这一方法的存在。虽然，预测对象的发展变化是受很多因素影响的。但是，运用时间序列分析进行量的预测，实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上，只承认所有影响因素的综合作用，并在未来对预测对象仍然起作用，并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。因此，为了求得能反映市场未来发展变化的精确预测值，在运用时间序列分析法进行预测时，必须将量的分析方法和质的分析方法结合起来，从质的方面充分研究各种因素与市场的关系，在充分分析研究影响市场变化的各种因素的基础上确定预测值。

需要指出的是，趋势预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响，因而存在着预测误差的缺陷，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，时间序列预测法对于中短期预测的效果要比长期预测的效果好。因为客观事物，尤其是经济现象，在一个较长时间内发生外界因素变化的可能性加大，它们对市场经济现象必定要产生重大影响。如果出现这种情况，进行预测时，只考虑时间因素不考虑外界因素对预测对象的影响，其预测结果就会与实际状况严重不符。

三、定量预测方法包括

定量预测方法包括：回归分析法、时间序列法、趋势外推法、模糊数学法、系统分析预测法。

定量预测方法是一种运用数学工具对事物规律进行定量描述，预测其发展趋势的方法。如因果关系法、回归分析法、时间序列法、趋势外推法、经济计量模型法、概率数学法、模糊数学法、系统分析预测法等。随着数学理论与方法的发展、电子计算机的应用，出现了各种各样的科学技术发展模型、经济发展模型和社会发展模型，大大丰富和发展了定量预测。

实现定量预测的主要条件有三个：一是有历史数据和统计资料；二是在定性分析认识的基础上进行;三是要建立反映事物客观变化的数学公式或数学模型。不论应用曲线图外推，或是求解数学模型，均可获得定量预测的结果。定量预测必须与定性预测相结合，尤其对复杂事物的长期预测，千万不要把定量预测结果绝对化。

定量分析：

定量分析是识别危险的一种方法。原是分析化学的一个分支，以测定物质中各成分的含量为主要目标。根据所用方法的不同，分为重量分析、容量分析和仪器分析三类。因分析试样用量和被测成分的不同，又可分为常量分析、半微量分析、微量分析、超微量分析等。

后推广为在明确划分物质种类的前提下，即把物质定性以后，具体分析物质的强度、刚度、范围变化量指标。在“量” 的方面分析物质，适于分析危险损失发生的概率、频率和损失程度等量度指标。

四、时间序列预测方法有哪些分类，分别适合使用的情况是？

时间序列预测方法根据对资料分析方法的不同，可分为：简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。

1、简单序时平均数法只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。

2、加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。

3、简单移动平均法适用于近期期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。

4、加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。

5、指数平滑法即根用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。

6、季节趋势预测法根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动趋势。

7、市场寿命周期预测法，适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。

扩展资料：

时间序列预测法的特征

1、时间序列分析法是根据过去的变化趋势预测未来的发展，前提是假定事物的过去延续到未来。运用过去的历史数据,通过统计分析，进一步推测未来的发展趋势。不会发生突然的跳跃变化,是以相对小的步伐前进；过去和当前的现象，可能表明现在和将来活动的发展变化趋向。

2.时间序列数据变动存在着规律性与不规律性

时间序列中的每个观察值大小，是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看，这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型：趋势性、周期性、随机性、综合性。

参考资料来源：百度百科-时间序列预测法

参考资料来源：百度百科-指数平滑法

参考资料来源：百度百科-简单移动平均法

以上就是关于数据预测方法有哪些相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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