雪夜的影子

2023-02-23

在企业中，要实现数据预测，一般需要经过以下基本步骤：

1、问题的定义
通常这是最难，也是最为重要的一步。将要预测什么，这项工作是否重要，是否有历史数据，是否有合适的技术或者预测工具，公司如何使用预测的结果或者说预测的结果能够对公司经营有什么作用，这些都是事先要考虑的问题。

2、信息的搜集
这里说的信息，主要包含两个含义。一个是数据的搜集，例如我们既可以顺利获得手工台账来获取和搜集购物中心经营数据，也可以借助更加智能化的数据采集系统。另一个含义则搜集购物中心经营领域的专业知识，假如你和我一样是零售商业地产行业的从业者，那么在专业领域的经验或知识则是我们领先于常规码农或数据分析员的强项。

3、探索性分析
通常需要顺利获得绘制合适的图表来看历史数据呈现什么样的规律，顺利获得肉眼的观察就可轻易的发现一组历史数据可能呈现出一些趋势、周期性，或者发现经常有一些异常的数据需要深入的研究和解释，亦或是多组数据之间存在一些关联。

4、模型的挑选
或者称之建模，对于从事零售商业地产的管理人员来说，这或许是最富有技术含量和挑战性的一步。通常，为了分析历史数据的规律，我们需要建立多个模型，然后顺利获得一定的方法来判定每个模型的可解释性，以及用该模型估计历史数据的匹配精确程度，并顺利获得模型这间的比较挑选出合适的分析模型。

5、预测及优化
有了合适的分析模型，我们则可以用该模型对未来的数据进行预测。当然，这个模型不是一成不变的。随着时间的推移，未来的真实数据会逐渐的被采集到，我们应当用这些新的数据来再次训练模型，从而改善分析模型并保持分析模型和现实的匹配。