京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
学习各种预测数据的方法
除了根据平均值预测数值以外,还有其他方法。本文介绍其中三种,大家来一起学习各种预测数据的方法。
问题:预测参加研究班的10人中昨天饮酒的人数。
1、根据平均值预测
通过统计“认为偏多的人数”和“认为偏少的人数”来预測实际人数。这是根据两种数据的“几何平均值”预测数值的方法。
首先进行问卷调查。针对昨晚饮酒的人数,请研究班的出席者选择“认为偏多的人数”或“认为偏少的人数”。统计回答结果,计算总体的简单算术平均值,并分别计算认为偏多、认为偏少的几何平均值。结果如下图所示。预测值是9.6人,即10人。
2、随机回答法(根据概率计算的方法)
接下来介绍根据概率预测的方法.当难以直接询问实际情况时,可以掺杂着询问其他问题,然后根据回答的概率进行判断,得出真实的答案.以匿名的方式请回答者按照指示回答问题,然后从结果(O)的个数中算出需要预测的数值。山于数据越多概率精确度越搞,因此要求每人回答两次。
由于总共有18人,所以可以预测饮酒者足10人。
3、德尔菲法(应用中位数)
德尔菲法是征询每位成员的预测值,相互参照后再次征询各位的预测值,征询几轮之后,使预测值趋于一致的方法。
首先以匿名方式征询每位成员的预测值,经过几轮之后,将预测值的分布情况和预测结果反馈给全体人员,井统计征询的结果。把具有代表性的中位数作为最终预测值。
(1)第一次直接让每位成员分别把预测人数写在纸上。
把分布结果中占总体l/4和3/4的预测人数公布给参加者。此处的第1/4(从少数派算起站总体的25%)是10人,第3/4(从少数派算起占总体的75%)是l2人。
(2)得知(1)的公布结果后,第二次调查时在此范围内进行回答。如果需要写出选择理由,问答可以超出(1)的范围。回收问卷,公布所有统计结果。若有超出范围的原因(意见),也要公布。此次结果如下所示,超出范围的回答有3人。
超出范围的原因
A、参加研究班不允许迟到,所以没饮酒:预测7人;
B、总体的1/3可能没饮洒,剩下的12人中假设有一半人饮洒:预测6人;
C、业务繁忙没时间饮酒:预测8人。
(3)获得第二次结果并仔细研究后进行第三次预测。由于这次的问答结过逐渐集中,所以把此次作为最终回答,那么判断统计结果的中位数就是预测人数。最终结果如下所示.
由于第二次询问了几个超出范围的理由,所以这次的回答分布比上次分散。统计结果的中位数是2/18,即总体中第9个值=10人。德尔菲法没有限制回答次数,它的目的是集中总体意见,判断总体中位数。
本文介绍了三种预测方法。得出的结果分别是(1)10人(2)10人(3)10人,属于Excel数据分析中优秀的案例。接下来,为了向参加者验证正确答案,请昨晚的饮酒者举手示意。在一片喧哗中,有l0人举手。这说明三种预测方法都是正确的,学习各种预测数据的方法后,实践验证成功应该鼓掌喝彩!请大家尝试运用各种方法进行预测吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10