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
【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26