在数据分析和商业决策中，预测模型是不可或缺的工具，但如何构建准确且实用的预测模型一直是数据领域的难题。

本文将深入探讨预测模型的核心原理、常见模型类型以及实际应用中的关键流程。

“到底怎么预测才准？”是数据领域终极难题。

太多文章，在介绍预测方法本身，而具体到实际中：

1、可以用的数据非常少。

2、预测出来领导不满意，让再改改。

3、实际情况差距大，领导还是不满意！

到底怎么办？！今天一篇文章讲清楚。

一、预测算法的本质

从本质上看，预测算法只有2大类：

1、基于时间序列的

自回归：用于趋势性递增、递减的数据。

带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。

基于时间序列的预测，最大优势在于：不需要很多数据（如下图）只需要一个指标（比如收入/用户数/订货数量）即可。

2、基于因果关系的

多分类问题：未来是ABC哪个情况，典型如决策树。

连续型问题：未来的数值是多少，典型如线性回归。

因果关系类模型，对于有投入产出的情况更管用，更能体现：“一分钱一分货”的关系。

不过现实中， 影响产出因素很多，往往很难收集到足够多数据，实操的预测误差可能比时间序列还大（如下图）。

这是两种基础思路，在实操中，还要解决更多问题。

二、现实中难点

现实中，缺少数据是头号问题，很多时候，领导就是扔给你一个excel表+几个数字，让你预测……巧妇难为无米之炊，很多时候，时间序列法是唯一选择，因为就一个指标+十几个数，没得选……

现实中第二大麻烦，是怎么衡量预测准确度。

比如预测销量是1000万：

业务做到900万，会说：预测得一点都不准，搞得货积压了

业务做到1100万，会说：预测得一点都不准，还是我厉害

总之，只要你不是100%精准，业务都有理由赖到你头上。

甚至可以反复横跳。

比如：“本来业务能达标的，看到预测说能达标，我们就省点投入，结果不达标了，都怪预测干扰了业务判断……”

因此，在实际工作中，不能孤零零只谈模型，要和业务动作结合起来，综合提升效果。

三、用业务手段，提升准确度

所有的互联网营销模式，从小米到天猫到拼多多，都在用业务手段，对抗预测的不足，比如：

场景1：“货物本身不耐储藏，多进货的话库存损失率会很高，但销售数量又很少，数据确实很多”——用团购，成团了才采购

场景2：“销售数据很少，少到无法计算价格弹性，业务方又想预测价格弹性，多赚钱”——用拍卖，少量用户竞价，获得更高价格

场景3：“新品是全新款，没有数据，咋预测？”——做新品预售/粉丝凭码购买，测试用户群体规模

场景4：“大促期间备货量难预测？拿捏不准用户有多少需求？”——让用户先付10元定金，定金膨胀3倍，提前锁定订单

凡是有业务手段可以用的，优先上业务手段，人家大厂都没能力100%精准预测，小厂就更别逞能了

四、用基础分析缩小预测范围

在实际工作中，大部分业务场景不需要100%精确度，业务本身就有波动。

，业务怕的是突然暴增/暴跌的场景。

预测目标与其设定为：“100%精准”，不如设定为：“是否暴增/暴跌超过业务消化能力”。

预测100%精准基本无解，但是发现哪里可能暴涨/暴跌是很容易的。

通过基础分析，把不稳定因素区分出来，能大大缩减预测问题的难度（如下图）。

做好基础分析，拆分不稳定因素以后，也更方便挑选模型组合，解决问题（如下图）。

五、用滚动式预测代替长期预测

预测时间周期越长，自然偏差越打。

用滚动预测能很大程度弥补这个缺点。

通过日/周滚动预测，既能补充数据缺失，又能反映业务方临时调整带来的效果，一举两得（如下图）。

六、用买定离手模式保护自己

一个好问题+滚动预测，基本上能满足实际工作需求。

但作为做预测的人，得学会保护自己，避免业务方反复横条，瞎胡甩锅。

买定离手法是很好办法。

预测结果给出以后，买定离手，所有相关业务方不再质疑预测结果，而是基于预测结果做叠加。

谁觉得预测少了，谁自己写请示申请额外货物，并且留下书面证据。

到时候是预测得不准，还是业务自己申请多了所以卖不动，看得一清二楚（如下图）。

七、再深层地看预测问题

从本质上看，如果业务发展可控，自然没人需要赌命：

1、了解业务规律，把握常规走势

2、通过基础分析，找到波动来源

3、采取业务手段，规避波动风险

这样的组合拳，比盲目赌命管用的多。

本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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