如何通過數據分析做到科學預測？

對于未來不確定的事物，大家都習慣于用以往經驗來預測。而在這個快速發展的時代，依靠經驗來預測到底準不準呢？

預測就是常說的預先推測和測定，它的目的不是為預測而預測，而是用來指導人類的各項行為決策，以免人在決策時因為對未來的不確定而產生擔憂。很多人對預測多采用根據經驗推測，這種方法雖然簡單方便，但缺乏理論依據，而且具有主觀性。最終結果是導致預測反映的是個人意愿，而非現實情況。

阿溫那什?考希克（Avinash Kaushik）是數字營銷與分析方面的專家，他曾在博文《奧卡姆剃刀》中寫道：“你我對消費者的需求做預測，有80%的時候都是錯的。”

遺憾的是，那些對統計基準預測進行人為操控的人卻感覺通過使用自己的判斷能夠提升預測的準確率。通過研究發現，當預測人員提高預測值時，他們幾乎都是錯誤的，因為他們過于樂觀，反而導致預測的準確率更低。相反，當預測人員降低預測值時，由于更為保守，所以往往反而能提高預測準確率。總的來說，影響預測結果上升或下降的細微變化對預測準確度幾乎沒有影響，這種行為純粹是浪費時間。那么怎樣用科學方法進行預測呢？

我們可以基于數據和分析，利用業務知識對未來進行預測。隨著計算機技術和網絡技術的發展，大數據技術深入到各行各業。從海量數據中挖掘具有潛在價值的關系、趨勢和模式，構建預測模型、做出預測分析是必然趨勢。通過數據實現預測可以幫助企業發現市場機會，做出科學的經營決策。

科學的預測離不開數據，數據離不開預測方法，目前的預測方法大致分為如下類：

定性預測法

主要依賴于人的主觀判斷。當可供參考的歷史數據很少時，采用定性預測方法最合適。

時間序列預測法

運用歷史數據對未來進行預測，它尤其適用于每年基本模式變化不大的場景。

因果關系預測法

假定需求預測與某些因素相關，因果關系預測法可以找到這些因素與需求的關聯性，通過預測這些外界因素的變化來預測未來。

仿真法

模擬模型允許預測人員對預測的條件作一定程度的假設。

科學的預測需經歷確定需求—獲取數據—分析數據—建立模型—預測未來—支持決策。

先要確定預測的對象、目標和范圍，這里的范圍包括地理范圍和時間范圍。收集所需的數據，對數據進行預處理，同時分析數據的周期性、季節性、趨勢性和隨機性。選擇預測方法建立模型，同時要確認模型對預測是否有效。根據前面的數據信息和預測模型對預測對象做出合理的預測。通過預測結果，可為即將到來的事物制定決策，以完成預測的目標。

接下來舉一個簡單的例子，假如要求你對公司某款產品未來幾個月銷售量等進行預測，且這些被預測變量具有增長趨勢，公司可能會根據你的預測結果，進行戰略調整和布局，那么如何進行預測呢？可以使用時間序列預測。

示例數據如下：

對銷售數據進行探索分析，商品每月銷售量的分布圖：

商品在各省銷售量的分布圖：

商品型號在各省銷售量的分布圖：

利用Python獲得數據的基本信息如下：

從上面可知數據量為218618條，沒有缺失值，因此不需要進行缺失值處理。接下來，需要統計每月產品的銷售量，然后選擇時間序列的方法進行預測，在進行時間序列分析前需分析數據的穩定性，將不穩定的數據利用差分的方法進行穩定處理，同時將數據分解，以分析數據的周期性、季節性、趨勢性和隨機性，具體細節這里不再贅述。本文選擇的是基于python 的SARIMAX的方法。SARIMAX是以差分整合移動平均自回歸模型（ARIMA）為基礎在添加Seasonal季節性、周期性和eXogenous外部因素。生成的模型概況如下：

利用模型預測未來幾個月的結果圖如下：

結束語

在當前的數字經濟時代，自以為是必定失敗。利用數據結合業務知識，使用經過驗證的分析，而不是靠純粹的直覺判斷。運用科學的方法，分析和預見其發展趨勢，掌握市場變化的規律，提高管理的科學水平，減少決策的盲目性，減少未來的不確定性，降低決策可能遇到的風險，由此決策目標才能得以順利實現。