数据挖掘和数据分析，与现在的互联网及大数据相联，利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析，服务于IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等各个行业。

大数据时代的到来，生产生活中数据量的急剧增加，庞大的数据需要分析处理才能留下有用信息，为生产生活提供助力。目前，数据分析人口缺口很大，如果能掌握一定的数据分析能力，你就更能适应大数据时代。

而数据预测对数据分析具有非常重要的作用，根据现在和过去的已知数据，对未来进行预测，减少对未来的不确定性，实现合理规划、理性决策的目的。利用数据对未来进行预测分析，虽然不能百分百的准确预测，但是有数据理论支撑的趋势预测是客观可靠的。

当数据分析的目的涉及未来决策时，就可以大胆使用预测的思路和方法，如企业明年的战略计划、销售计划等，这对企业而言非常重要。

| 数据预测分析的要素

预测分析的实质是根据现在和过去的数据进行未来趋势预测，其中有 3 个关键点：一是数据在时间上的连续性，二是数据的数量，三是数据的全面性，如下图所示。时间点上的数据越多、连续性越高、全面性越好，预测结果越准确。

以销量预测为例，需要收集的数据是现在和过去连续时间段内的销量数据。但是这还不够，影响销量的因素是多种多样的。

例如，1 月销量 5 000 千件，价格为 20 元 / 件；2 月销量 6 000 件，价格为 20 元 /件……此时要预测未来月份的销量，但是售价提高到 50 元 / 件，还能按照过去销量进行预测吗？当然不能。

因此，在使用预测思维进行数据分析时，要将目标分析对象最重要的影响因素列出来，查看所收集到的数据中，是否包含了全面的分析数据。如下图所示，通过销量数据可以预测销量波动趋势，加上客流量数据可以预测客流量对销量的影响波动，再加上价格因素对销量的波动影响，三者综合，可得出更为客观的预测分析结果。

| 数据预测分析的运用

预测分析的思路可以为各类企业、政府等机构提供确定未来结果的信息，帮助各类机构权衡不同决策方向的效果，并提前采取预防措施。在实际运用中，预测分析的思路主要有以下几个方面的作用。

◼ 决策管理

通过预测分析的方法让企业在制定决策前，系统地分析哪些决策最有可能在未来取得成功。如今很多企业已经有了专门的数据分析团队，以数据为依据拟定未来的经营战略。

◼ 绩效管理

通过数据预测来管控未来绩效，是降低企业风险的一大措施。目前来看，采取数据预测分析的企业，在绩效管理方面的精准度更高，无论是财务团队还是业务团队，均能做出更合理的绩效考核标准。

◼ 成本控制

通过预测分析控制成本，这在制造业中被广泛应用。如今，许多制造企业的生产管理人员、工程师和质检员都开始学习数据预测分析，并在设备维护、人员控制和材料成本的控制上取得了极大的进步。

◼ 犯罪预防

对政府机构来说，维护城市的公共安全，保障执法人员的安全是重要的任务。

在过去，犯罪行为很难被预测，只能依靠执法人员的个人直觉和有限的信息来完成任务。现在，各城市增加了监控设施、罪犯信息也被输入计算机统一管理，这些现代化的措施让与犯罪相关的数据收集更加便利，分析这些庞大的数据，不仅有助于了解过去发生了什么犯罪事实，还能帮助预测未来可能出现什么犯罪现象。

其原理是，综合分析历史犯罪事实的档案数据、罪犯个人信息、地理位置、天气、日期等信息，从而确定哪些地区是犯罪高发区、哪类人群容易犯罪、哪类情况最可能触发犯罪，以达到实现犯罪预测的目的。

| 数据预测分析的主要方法

数据预测分析的方法有多种，如定性预测法、数学模型法、模拟模型法等。

这些方法听起来似乎很复杂，可能会人摸不着头脑，但数据预测分析的基本分析思路很清晰：列出并分析现有数据→寻找计算手段→得出结论。

那么，具体如何进行分析呢？在商业金融大数据分析与数据科学科研训练营与数据分析与人工智能线上学术挑战营，你可以学习到目前主流的数据分析工具及思路，从而完成对数据预测分析的探讨。