零一《从0开始，教你做数据分析》—07篇下

HI~!我是零一，我们现在继续讲预测。

上篇跟大家介绍了数据挖掘的做法，微信的朋友就有人问了，那如果我不会用数据挖掘的算法就不能预测了吗？

答案是肯定可以的，不用数据挖掘的算法也一样可以通过数据来做预测。

既然是预测，伙伴们也不用纠结说预测得不准，能有个八成的准头就已经不错了。包括现在很多著名的数据挖掘案例，准头可能都没有个八成，不过因为是建立在大数据的基础上做的挖掘，有时候有个五成都能创造出价值了。

如果不用数据挖掘的算法，最高境界当属神奇的第六感了，这种我也无能为力。我只能讲我力所能及的通过数据来预测。

比如预测销量、预测销售额等，我们可以直接用简单的环比增幅或者同比增幅来计算。

我们利用环比和同比增幅的公式，就可以推算出下列公式。（环/同比之前在初阶的文章中跟大家介绍过了）

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本期数=上期数*（1+环比增幅）

本期数=同期数*（1+同比增幅）

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用环比还是同比，其实都可以，但我们还要考虑趋势的问题，环比、同比表达的就是趋势。

我们看下图，今年的趋势跟去年的趋势基本是一样的，那么，我们用环比或者同比都是可以，而且预测的效果也比较靠谱了。

如果今年跟去年的趋势不同，就结合环比和同比都计算出来预估值，然后求两者的平均值即可。

下面两个场景帮大家理解。

1、老板让小白同学预测一下行业未来3个月（1季度）的销量。

首先拉出行业数据2012年1月到2013年7月，要预测2013年8、9、10三个月份的销量。先计算出环比和同比，同时把销量做出趋势图

然后把环比增幅也做出折线图，可以发现2012年和2013年的趋势是差不多的，因为2012年春节是1月份，也就是从2月份开始恢复正常销售，而2013年春节是2月份，也就是从3月份恢复正常销售。总体来讲，趋势是差不多的。

我们先假设两年的环比增幅趋势一致，于是可以用2012年8、9、10三个月的环比数据来作为预估。

将2012年8-10月份的环比数据代入2013年8-10月份，公式就用

本期数=上期数*（1+环比增幅）

先根据7月份的数据算出8月的销量，再根据8月算出9月，以此类推。

年月前面加个字母e，代表预测的意思。

算出来后如下图，我们可以发现，代用去年的环比增幅预测出来的销量的同比增幅跟7月份是一样的。也说用这种方法的特点，就是假设同比增幅相同。其实和我上面说的假设两年的环比增幅趋势一致是一样的。

我们可以做出折线图，蓝色背景部分就是预测的销量了。小白同学完成任务。呵呵！

2、老板让小白同学做一份未来3个月（1季度）店铺的销售计划，里面要预估一下未来3个月的销售额。

源数据如下，假设这个店就做了7个月的时间，从2013年1月份开始运营。

这种情况，方法其实很多。但准确率是让人非常头疼的，因为还涉及到供应链、市场环境、店铺运营规划等问题。

我就介绍一种比较靠谱的思路。

第一步，与老板、市场负责人等熟悉本行业的相关人员协商，设定（最高或者最低）增幅基数，就假设最高10%/月，最低不低于2%的增幅发展。（也可以直接引用预估的行业增幅，不过可能会让运营人员鸭梨山大）

第二步，回到第一个任务，预测下行业的趋势，我们直接引用上面的结果

下图可以看到9月增长，8月和10月都有下降趋势。

因此，可以认为借着9月行业的增长，店铺也可以达到设定的最高增幅。8月行业持续下降，可以适当调低我们的增幅阈值。预计的结果如下

同样做出折线图，持续增长是个理想化的东西，只要行业波动不要太大，店铺的动作不要太大（如果某个月连续上聚划算会导致当月增长，过后可能会迎来一段持续下滑的时段），持续增长不是什么大问题。

最终在验收成果的时候，也是要结合实际的市场动态，如果市场增长的情况下，我方反而下滑，就不正常了。如果市场以100%的增幅快速增长，而我方仍然以10%的增幅蜗牛式增长，这也是有问题的。

或许，在本店资源供应正常的情况下，行业趋势就是运营的阅卷官吧！

不知不觉又到凌晨2点了，要培养一名数据分析师不是一件容易的事情，大家加油跟上吧。