《预测与决策》课件.pptVIP

***********预测的类型时间序列预测利用历史数据，预测未来趋势。预测短期变化，例如销售额或库存水平。因果预测建立变量之间关系模型，预测未来变化。例如，利用人口增长预测未来住房需求。定性预测利用专家意见和主观判断进行预测。适用于缺乏历史数据或未来变化不确定的情况。预测模型将预测方法应用于具体问题，预测特定指标的未来变化。例如，使用线性回归模型预测未来销量。预测需求的识别1分析业务问题明确需要预测的目标变量，例如销售额、库存、客户需求等，并确定预测的具体时间范围。2确定预测目标明确预测的目标，例如预测销售额、库存、客户需求等，并确定预测的具体时间范围。3收集数据收集与预测目标相关的历史数据，并进行数据清洗和预处理，确保数据的质量和完整性。预测方法的选择预测方法的选择至关重要，直接影响着预测的准确性和可靠性。不同的预测方法适用于不同的预测场景，需要根据具体情况选择合适的预测方法。1确定预测目标明确预测的目标变量，并确定预测的范围和时间跨度。2数据分析对历史数据进行分析，确定数据的特征和趋势。3方法选择根据数据的特征和预测目标，选择合适的预测方法。4模型建立根据选定的方法，建立预测模型。5模型评估评估模型的预测精度和可靠性。预测方法的选择是一个综合性的决策过程，需要综合考虑各种因素，并进行反复试验和评估。定性预测方法德尔菲法专家小组匿名、反复交流，逐步收敛意见，形成预测结果。专家会议法专家集中讨论，综合各方观点，得出预测结果。情景分析法模拟不同情景，推演未来发展趋势，进行预测。市场调查法收集市场信息，分析市场需求，预测未来市场状况。定量预测方法时间序列分析法时间序列分析法利用过去数据预测未来趋势。它适用于时间序列数据，例如销售记录或价格变化。回归分析法回归分析法建立一个数学模型，用来解释一个变量的变化如何受其他变量的影响。它适用于预测一个变量与其他变量之间的关系。预测模型的建立1数据准备收集并清理预测所需数据2模型选择根据数据特征和目标选择合适的模型3模型训练使用历史数据训练模型参数4模型评估评估模型准确性和可靠性建立预测模型是一个系统性的过程。首先需要准备数据，包括收集、清洗和预处理。然后根据数据的特点选择合适的模型，例如线性回归、时间序列模型或神经网络等。模型训练阶段，使用历史数据训练模型的参数，以提高模型的预测能力。最后，需要评估模型的性能，以确定其预测准确性和可靠性。预测数据的收集数据来源收集预测数据来自各种来源。公司内部数据库是主要来源，包括销售记录、库存数据、财务数据等。外部数据来源包括行业统计数据、经济数据、市场调查结果等。数据清洗收集到的数据需要经过清洗和处理，去除重复、缺失和错误的数据，确保数据的准确性和完整性。数据转换将原始数据转换为适合预测模型使用的格式，例如对时间序列数据进行平稳化处理，对分类变量进行编码。数据准备对准备好的数据进行分拆，将部分数据用于模型训练，部分数据用于模型测试。预测结果的评估准确性评估预测结果与实际结果的接近程度，通常采用误差指标。趋势预测结果能否准确反映历史数据的趋势和模式，以及预测的稳定性和可持续性。成本评估预测方法和模型的开发和维护成本，以及预测结果的应用成本。时间预测结果的及时性和时效性，是否满足决策的时限要求。决策的基本概念11.决策定义决策是指在多种可行方案中进行选择，以达成特定目标的过程。22.决策主体决策主体是做出决策的个体或组织，例如个人、企业或政府。33.决策目标决策目标是指决策者希望通过决策达成的结果，例如提高利润、降低成本或提升效率。44.决策环境决策环境是指决策者所处的外部环境，例如市场竞争、政策法规或经济形势。决策环境下的不确定性信息缺失决策者可能无法获得所有必要的信息，导致对未来情况的预测存在偏差。随机因素一些不可预测的事件会影响决策结果，如经济波动、自然灾害等。环境变化外部环境不断变化，决策需要根据实际情况进行调整，增加了决策难度。竞争对手竞争对手的行动会影响决策结果，需要考虑竞争策略，做出有利决策。决策过程与支持系统问题识别首先，需要明确决策目标和面临的问题，确定决策范围和所需信息。方案制定根据问题分析，提出可行的解决办法，并进行评估，选择最佳方案。方案实施将选定的方案付诸行动，并实时监控执行情况，及时调整策略。结果评估对决策结果进行评估，总结经验教训，为未来决策提供参考。单目标决策方法成本效益分析通过权衡成本和效益，选择能够最大限度地提高效益的方案。敏感度分析分析决策目标对各种因素变化