数据预测“加成”，解锁“预测未来”新玩法！

相信大家对可视化分析、数据挖掘分析等概念早已经耳熟能详了，但对数据预测可能还有些陌生。大数据分析最重要的应用领域之一就是数据预测，数据预测的方法有很多，如何区分并加以利用，对于刚刚接触数据分析的小伙伴来说可能有些难度。下面小编就跟大家一起来学习4种常用的数据预测方法。在了解数据预测方法之前，先来了解一下数据预测的概念吧~

一、什么是数据预测

数据预测，顾名思义，是以数据（即利用已经掌握的信息）为依据，挖掘出潜藏在海量数据背后的特点、规律，再建立模型并以模型为基础代入新数据，得出尚未掌握的信息。简单来说，就是运用当前和历史信息（数据）进行分析、挖掘、判定，得出对未来信息（数据）的预测。

二、数据预测的意义

如今大数据分析应用的企业种类越来越丰富，各行各业的领域知识都不尽相同。大数据分析的优势就在于，能过利用已有的数据快速获取行业相关的知识，并分析得出行业未来的发展趋势。例如，通过数据分析、挖掘，你可以知道现存客户的特性，根据特性挖掘出潜在的客户；还可以根据销售情况，分析客户喜好，判断未来产品的开发方向等。在掌握了这些情况之后，就可以基本掌握行业未来的发展趋势，有利于企业及时调整市场策略并提高自身的核心竞争力。

三、数据预测常用的方法

1、描述型分析——发生了什么？

描述型分析是广泛的，通过对大量数据进行分析，并通过有效的可视化表达，让企业决策者知道“发生了什么”，具备业务衡量意义，这是数据预测过程中经常用到的方法之一。如，对每月的盈利、损失账单进行分析，可以了解到用户的地理位置等信息。

2、诊断型分析——为什么会发生？

诊断型分析，一般在描述型分析之后进行。通过对描述型分析得出的数据进行评估、诊断，能够对混乱的信息进行分离，并钻取到数据的核心发现问题、情况出现的原因，有利于及时制定出相应的优化措施。

3、预测型分析——可能发生什么？

如何非要对这几种方法进行排名，那么预测型分析一定是最常见的。预测型分析，顾名思义更加倾向于“可能发生什么”。在情况尚未明朗、充满不确定性因素的时候，可以通过使用算法建立预测模型对未来的情况进行预测，协助做出更加科学、精准的决策。

4、指令型分析——应该采取什么措施？

指令型分析在数据预测过程中的地位举足轻重，主要是应用先进的分析技术、依靠测试结果来选定最佳的行为和决策。指令型分析一般来说不是单独使用的，需要先知道“发生了什么”、“为什么会发生”以及“可能发生什么”，再做最后的决策。

想要实现数据预测的价值最大化，一定要选择一款可靠、实用的大数据分析软件。国产大数据分析软件，小编推荐思迈特软件Smartbi，Smartbi具备从数据连接、准备、准备到数据应用整个流程，能够满足用户对各种情况的需求，且其在预测分析模块尤其优秀。

以上4种方法都是数据预测过程中常用到的方法，预测方法并不是越多越好、越难越好的，真正能帮助到企业的才是最好的。

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