大数据预测分析：2019年全面的数据结果，我们应该怎么做呢？

随着云计算的发展，人工智能和大数据在企业生产中逐渐占据了特别重要的位置，尤其是大数据，甚至可以通过以前的数据来预测未来的趋势。

如果我们有 2019 年全年的数据，并用它来预测 2020 年的综合数据结果，我们该怎么办？

孙子说：“知己知彼，百战不殆！”

大数据预测分析是大数据的圣杯，也是许多数据分析师的终极梦想。谁不想帮助企业做出明智的商业决策，销售更多商品和服务，让客户更快乐，避免灾难？但预测分析也是一项极其艰巨的任务。

一、要想预测成功，必须注意以下4点：

1.数据质量：数据是预测分析的血液。数据通常来自内部数据，例如客户交易数据和生产数据。但我们还需要补充外部数据源，比如行业市场数据、社交网络数据等统计数据。与流行的技术观点相反，这种外部数据不一定是“大数据”。数据中的变量是否有助于有效的预测是关键。总之，你拥有的数据越多，它的相关性和质量就越高大数据预测分析，你就越有可能找到因果关系。

2.数据科学家：数据科学家必须了解业务需求和目标，查看数据，并围绕业务目标构建预测分析规则，例如如何增加电子商务销售额、保持生产线运转、防止库存短缺、等。数据科学家需要具备数学和统计学等多个领域的知识。看看 2008 年 Netflix 奖（点击查看获奖算法）得主，Formulas Galore（从 2006 年开始，在线电影租赁公司 Netflix 向任何能够将其电影推荐算法的准确性提高至少10%。），这才是真正的科学。幸运的是，大多数预测分析解决方案的要求不高。

3.预测分析软件：数据科学家必须在预测分析软件的帮助下评估他们的分析模型和规则，该软件通过集成统计分析和机器学习算法来工作。IBM SPSS 和 SAS 是数据科学家常用的两种分析软件。R 项目是一个非常流行的开源工具。如果数据量大到足以“大数据”，那么你可能还需要一些专门的大数据处理平台，如Hadoop或数据库分析机如Oracle Exadata。

4.操作软件：如果你有幸找到了正确的预测规则，下一步就是将规则嵌入到你的应用程序中。您的预测分析软件应该能够以某种方式生成代码，例如预测分析供应商 KXEN 的产品。更重要的是提前准备好预测规则所需的数据。还可以通过业务规则管理系统和复杂事件处理平台 (CEP) 优化预测规则。

二、预测方法选择1.简单的传统预测方法有：

时间序列预测。包括：简单时间序列平均法、加权时间序列平均法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节趋势预测法、市场生命周期预测法等。

统计回归。包括：单变量线性回归、多元线性回归、正交多项式回归、差分回归等。以上方法大部分可以通过EXCEL的统计分析工具库完成，具体月份问题不大。如果规律明确，自变量固定，也可以用统计回归来预测当天，统计回归可以验证结果的可靠性，如R平方检验和t检验。

2.预测结果准确性建议

2.1 尽可能收集过去的直接数据，即使有缺失的月份，因为即使上一年的某个月份的数据缺失，也可以在大范围内进行合理的推测和相关性分析数据环境。

2.2 积极寻找报纸、杂志、专业图文图像数据等二手数据，寻找行业相关时间点的【相关】数据，甚至大数据都可以。一方面大数据预测分析，它可以补充缺失的数据量。另一方面，要了解一年中某月的运行情况和全年的情况，第三方面临着直接数据的补充。从上下游行业的数据，也就是间接数据，可以推断出当时行业的数据。

2.3 相关的统计年鉴，这个很有用，尤其是在追踪或判断某个数据时，列出该数据在行业中的相关因素，如适用人群、适用行业等，可以在相关的年鉴中对应的消费和投资数据，据此，可以推断出当时的大致情况。当然，也可能存在一定的错误。因此，建议使用多个年鉴。最后，我们需要注意隐藏数据的问题，即潜在消费数据量和折旧量，也可以从年鉴中推断出来。

三、数据分析软件推荐1.IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler 是一组数据挖掘工具，可以使用业务技术快速构建预测模型并将其应用于业务活动以改进决策制定。IBM SPSS Modeler 参考行业标准 CRISP-DM 模型设计，支持从数据到更好的业务成果的整个数据挖掘流程。提供了使用机器学习、人工智能和统计的各种建模方法。

IBM SPSS 建模器

2.RapidMiner

RapidMiner 是同名公司开发的数据分析产品。它提供了一个包括数据准备、机器学习、深度学习、文本分析和模型预测的集成环境，产品中的每个功能操作都被可视化，方便操作，容易上手。RapidMiner 提供了免费版的 RapidMiner Studio，与付费版的区别在于它只支持单个逻辑处理器，数据规模仅支持 10,000 行。

快速矿工

预测最终会回归理性。这是对未来的猜测，只是根据过去数据的波动推导出来的！由于各种意外，现实可能会产生不可预测的影响。