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数据分析, 2020年业绩指标如何预测

一个极端自暴自弃,完全没有发挥数据该有的作用。一个极端自高自大,自以为有一堆代码就天下无敌,忽视了业务的参与。想要解决好这个问题,既要懂得预测方法,又要懂得如何做年度预测这个工作。 想破局,就得首先理解:业务做年度预测的目的是什么。这样才能看如何让他们参与进来。 03 结合目标做预测 年度预测,与其说是预测真实值,倒不如说是帮老板圆梦。 这时候给数据分析师自由发挥的空间很大,但要注意几个原则: ▌原则一:预粗不预细。 同时作为数据分析师,在收集拆解假设的时候,可以利用数据验证假设是否成立,这样也能体现数据分析的作用(如下图所示)。 ? 业务部门一般会本能地抱怨:目标定的太高了。需注意:产出和投入挂钩。 甚至可以说:如何定义目标,直接决定了预测效果。

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如何用Excel进行预测分析

请使用Excel进行分析如何根据已有的几个留存率去预测剩下那些天的留存率呢? 很简单,用excel 1分钟就能搞定。 要获得最精确的预测,为数据选择最合适的趋势线非常重要。 那么,什么情况下选用什么样的趋势线呢? 指数:指数趋势线适用于速度增加越来越快的数据。 线性:线性趋势线是适用于简单线性数据集合的最佳拟合直线。 (在股票、基金、汇率等技术分析中常用) 3.计算第n天留存率 拟合出留存曲线后, 我们就可以根据拟合的函数公式(y = 0.5227x^-0.385)去计算次日到30日的留存率。 5.总结 Excel里进行预测分析的2种办法: 1)时间序列数据如何预测?用预测工作表 2)其他数据如何预测?先画散点图,然后添加趋势线和公式

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    如何数据进行预测

    即X-->Y; forecast,“预测”,基于“时间序列”来预估未来的数据,比如股票走势、业务发展趋势、交易量预估等等; ? 30%(假设要和ofo、摩拜3分天下,这里的30%是假设只有3家投放单车时的值),基于以上假设可以得到目标用户数为:1000W*60%*60%*15%*30% ≈ 16W人 AhongPlus,公众号:数据分析 关于 forecast 基于时间序列的趋势预测,是基于历史数据预测未来发生的事件。 e.g. 进行年度KPI预测的时候,可以拟合历年的实际交易数据——一般业务过了成熟期,就能看到比较明显的S曲线(sigmoid curve)——基于拟合的曲线就能大致预测出下一年的交易量了。 ,驱动业务的数据分析实战,陈哲,8.3.1 http://people.duke.edu/~rnau/411home.htm Forecasting: Principles and Practice,https

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    数据挖掘】数据挖掘与预测分析术语

    分析型客户关系管理(Analytical CRM/aCRM): 用于支持决策,改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识,和如何与顾客有效接触的知识,进行收集、分析、应用。 大数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据,这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析预测分析(Predictive Analytics): 从现存的数据集中提取信息以便识别模式、预测未来收益和趋势。 在商业领域,预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实,以更好了解消费者、产品、合作伙伴,并为公司识别机遇和风险。 此类信息能让企业判断所要预测时段的顾客留存,并引入合适的忠诚度政策。 文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据分析

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    如何使用预测分析方法提高营销效果?

    引言:本文分析预测分析的定义、原因、如何做以及其意义。 译者 | 纪孟兰 审校 | 陈明艳 编辑 | CiCi 随着大数据,人工智能和数据分析等技术的兴起,营销一直在不断变化。 在本文中,我们将讨论预测分析是什么,为什么企业需要它,应该测量什么,以及如何运用它来优化业务决策。 预测分析是高级分析的一个分支, 用于预测未来事件或结果。它集成了各种技术, 包括数据挖掘、统计分析、建模、机器学习和人工智能(AI),通过处理和分析各种数据集来达到预测的目标。 预测分析的步骤包括: 定义结果 数据收集 数据分析 统计 建模 部署 模型监控 商业分析的快速定义: 描述分析是业务分析的第一阶段,分析历史数据找出过去事件的特征。 了解更多信息:如何使用大数据分析增加营销投资回报率(https://www.singlegrain.com/marketing/how-to-use-big-data-analytics-to-grow-your-marketing-roi

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    关于2014年大数据预测分析市场的预测

    多年来,企业都一直无法充分利用大数据进行预测分析。由于社交媒体的普及带来了消费者日常生活习惯、活动和兴趣方面的数据信息量的巨大增长。 这些新的外部数据资源将与企业所收集的数据相结合,以增加预测分析模型的精度。 随着海量信息被分析和编译,对于企业而言,现在比以往任何时候都更容易的充分利用这些数据来解决他们的具体业务需求。 企业可以使用预测分析,以验证他们用户,会员或客户信息的完整性。预测分析可以利用更少的时间更容易帮助企业分析完整的数据集。之前从未见过机器学习和计算机模拟产生的对于欺诈行为的预测准确率。 预测分析包含了各种预测模型的全部复杂性、相互依赖性和关联的数据集。只需要看看信用评分的历史,就能够看到一个“简单的部署和使用” 评分方法如何跨多个行业提供了数十亿美元的价值。 “分析即服务”和预测评分机制将进一步发掘其预测分析的内在价值,以便更适合中小企业市场。利用预测分析和使用新的独特数据源的相似建模,可以帮助转换指标带来显著的改善。

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    python数据化运营分析实例---销售预测

    数据来源:https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步:导入库 import re import numpy from sklearn import linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步:导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析数据化运营 y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步:数据分析 plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步:数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步:模型评估 model.intercept_ #获取模型的截距并赋值给model_intercept r2 = model.score(x,y) #回归方程 y = model_coef*x + model_intercept 第七步:销售预测

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    预测分析|机器学习是如何预测《权利的游戏》中的叛徒

    因此,你怎样才能预测出他们什么时候才能叛变(或者采购)呢?我们的第一个挑战就是把我们培训所需数据——不同性格特征的人物所具有的各种行为活动列表,转变成可以被模型进行处理的人物性格特征数据。 随后,我们用这些可以代表他们的个人性格特征的活动数据对他们进行预测。 ? 通过下面这张反映性格历史变化的图表,来看看人物性格特征背后隐藏的情感是如何影响我们的预测目标的: ? 你会发现在八月份的时候,根据他最近的行为模式,我们的模型认为他会在在这个期间叛变(购买产品)。 但是如果这个人物仍旧没有在预测的那一周叛变,却直到下周的周四才发生背叛行为,那么我们的模型给出的建议就是错误的。在这种案例下,我们不得不考虑在下一周如何对这个人物进行评分。 ? 你可以知道人们在什么时间做出什么事情是预测成功的关键所在。 内容来源:化学数据联盟

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    如何对客户价值进行精准预测分析

    作者 CDA 数据分析师 在多数企业运营中,20%的客户占80%的销售额,20%的客户给我们提供了80%的利润。这20%的客户是我们的重要客户,是我们利润的来源。 一、分析客户价值的方法 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个重要指标: ① 最近一次消费(Recency) 最近一次消费意指上一次购买的时间。 二、RFM在SPSS中的实现 我们获得了某零售企业客户消费信息表,对数据进行预处理之后,我们准备在 SPSS 软件系统中构建 FRM 分析模型。 点击确定,在结果查看器中可以看到RFM分析结果和热图: ? 同时返回数据视图即可查看RFM各项指标的的得分及总分,结合业务规则,可以得到分级别客户的名单。从而进行后续的营销和管理。 ? RFM只是分析的开始,通过这种方法获取了描述客户消费行为的基本信息,为将来的客户画像(聚类模型)、购买响应倾向(分类预测模型)提供可分析的变量; 2.

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    数据分析入门系列教程-股票走势预测分析

    股票作为金融体系的一员,其走势收到了多方面的影响,并不是能够通过一两个算法,一些参数就可以完美预测,这是基于此,才衍生出了进入量化这个学科,专门用来做金融方面的数据分析。 对于线性回归算法,就不再过多介绍了,感兴趣的同学可以去查找下资料,看看它的损失函数是如何推导的。 股票预测 现在我们就通过线性回归算法,来进行股票的预测。 我们来简单看下 K 线图该如何查看,先把图片放大,使我们可以看到每一天的具体情况 ? 整理预测值 由于我们需要对训练好的模型做预测来确认模型的性能,所以需要把数据中的 close 数据做位置转移。 = pd.DataFrame(Forecast, index=trange) Predict_df.columns = ['forecast'] 再把预测的5天的数值插入到原始数据当中 # 将预测值添加到原始

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    Kaggle初探--房价预测案例之数据分析

    /input/test.csv") 查看数据 我们拿到数据后,先对数据要有个大致的了解,我们有1460的训练数据和1460的测试数据数据的特征列有81个,其中35个是数值类型的,44个类别类型。 output_14_1.png 上述缺失的列中有6列大于了15%的缺失率,其余主要是 BsmtX 和 GarageX 两大类,我们在具体决定这些列的处理之前,我们来看下我们要预测的价格的一些特征 数据统计分析 单变量分析 先看下我们要预测的价格的一些统计信息 train_df.describe()['SalePrice'] count 1460.000000 mean 180921.195890 方差分析或变方分析(Analysis of variance,简称 ANOVA)为数据分析中常见的统计模型 train = all_df.loc[train_df.index] train['SalePrice output_55_1.png 30个成分能覆盖83%的方差,整体看来,这种聚类方法不太好 总结 本文对数据进行了一些分析,下一篇会基于这个分析做模型处理

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    贷款违约预测-Task2 数据分析

    Task2 数据分析 此部分为零基础入门金融风控的 Task2 数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。 FinancialRiskControl 比赛地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/introduction 2.1 学习目标 学习如何数据集整体概况进行分析 ,包括数据集的基本情况(缺失值,异常值) 学习了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系 完成相应学习打卡任务 2.2 内容介绍 数据总体了解: 读取数据集并了解数据集大小,原始特征维度; 通过 说明: 本次数据分析探索,尤其可视化部分均选取某些特定变量进行了举例,所以它只是一个方法的展示而不是整个赛题数据分析的解决方案。 GMM、KNN),保证数据不要过偏态即可,过于偏态可能会影响模型预测结果。

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    【Excel系列】Excel数据分析:时间序列预测

    移动平均 18.1 移动平均工具的功能 “移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值,对未来值进行预测。移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。 使用此工具适用于变化较均匀的销售量、库存或其他趋势的预测预测值的计算公式如下: ? 18.2 移动平均工具的使用 例:对图中的数据按时间跨度为3进行移动平均预测。 表 18-1 观测值数据 ? 操作步骤: (1)建立EXCEL数据清单(图图 182:B列) (2)“数据分析数据分析|移动平均”弹出移动平均对话框,并设置如下: ? 如果没有足够的历史数据来进行预测或计算标准误差值,Excel 会返回错误值 #N/A。 输出区域必须与数据源区域中使用的数据位于同一张工作表中。因此,“新工作表”和“新工作簿”选项均不可用。 图 20-2 傅立叶变换及频率强度计算过程 (2)从“数据”选项卡选择“数据分析”|选择“傅利叶分析”弹出对话框并设置如图 20-3: ?

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    干货 | 数据分析实战案例——用户行为预测

    CDA数据分析师 出品 作者:CDA教研组 编辑:Mika 案例介绍 背景:以某大型电商平台的用户行为数据数据集,使用大数据处理技术分析海量数据下的用户行为特征,并通过建立逻辑回归模型、随机森林对用户行为做出预测 pandas在分析结构化数据方面非常的流行和强大,但是它最大的限制就在于设计时没有考虑到可伸缩性。 0x1b2939d50c8>

    数据分析 总访问量成交量时间变化分析(小时) # 数据准备 df_pv_timestamp=df[df["Be_type"]=="pv"][["Be_type","Ts1"]] df_pv_timestamp[" 流程:以用户ID(U_Id)为分组键,将每位用户的点击、收藏、加购物车的行为统计出来,分别为 是否点击,点击次数;是否收藏,收藏次数;是否加购物车,加购物车次数 以此来预测最终是否购买 # 去掉时间戳

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    如何利用“图计算”实现大规模实时预测分析

    而一家客户的数据平均都在100T以上,同时还在持续增加。如何利用不同的算法策略在同样的数据结构之上进行计算,而不是为了使用不同的算法需要修改和迁移海量的数据。需要我们采取一致性的数据结构。 但对于实时分析预测,并不是最好的解决方法。 4、关联性:对于营销来说“预测性”分析不仅仅是发现营销的好坏,更重要的是发现为何好,以进行优化。 比如“归因分析”和“相似人群”等预测性模型,都需要关联计算的支持。而且,这种关联性计算也对实时性有一定的要求。虽然一些图数据库可以支持图数据结构的读取访问,但对于大数据量的关联计算支持较差。 精准性:与其他开源的图数据库不同, CrowdGraph中间包括了相关算法框架层,可以直接支持实时聚类,归因分析,贝叶斯网络等模型。同时避免直接访问抽象的数据,可以提供面向业务逻辑的精准预测服务。 对人类的行为的分析不是一个简单的“分类”问题,而是一种概率预测和排序问题。图计算的应用才刚刚开始,随着大数据研究和应用的发展,我们相信更多的支持“图计算”的系统会被大量使用。

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    数据集 | 心脏病发作分析预测数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 心脏病的患者的一些指标以及是否发病的数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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