營銷調(diào)研中的預測分析

第章營銷調(diào)研中的預測分析

本章學習目標理解預測的基本概念學習如何在營銷調(diào)研中應用回歸分析了解怎樣用時間序列分析描述一個歷史模型了解指數(shù)平滑法的使用18預測的定義預測是根據(jù)過去的經(jīng)驗和先前的觀察作出的對將要發(fā)生的事件的描述預測有兩種方法：推斷和模型預測推斷是用過去的經(jīng)驗作為預測未來的手段。這個過程受過去經(jīng)驗的影響很大。預測模型包含影響你所預測的要素的各個適當條件之間的關系。它不是根據(jù)過去經(jīng)驗的推斷，而是對各因素在跨時間聯(lián)系中進行研究的結(jié)果。

如何判斷預測準確性

預測的準確性可用殘差或誤差的大小來表示殘差分析是指比較預測值和實際值差異大小，它是所有評估預測精度方法的基礎。二元回歸分析二元回歸分析是用一個變量通過一次線性方程式確定另一個被預測的變量。

二元回歸分析只有兩個變量：因變量是我們要預測的值，記為y自變量是用來預測因變量的變量，記為x

自變量和因變量都是回歸分析中專門指明的特殊量，它們之間并無因果或相互影響的依賴關系。兩變量間只可能有統(tǒng)計關系。線性關系的回歸是一個功能強大的模型，線性方程為：y=a+bx式中，y為預測變量，x為用于預測y的變量，a為截距，b為斜率。

計算b的公式為：

計算a的公式為：

使營銷調(diào)研人員能得到通過分布圖上點的回歸直線，并且能估計自變量在某一水平上的因變量值二元回歸分析結(jié)果的優(yōu)點是：1回歸分析只是描述兩變量之間線性關系的統(tǒng)計學工具，它是從相關分析中引出的，而相關是衡量兩個變量間的線性關系，而非因果關系的2不要用回歸分析法對建立模型所采樣范圍之外的值進行預測?；貧w分析的兩個注意點多元回歸分析多元回歸分析是對二元回歸分析的擴展，即在回歸等式中存在多個自變量。實際運用中，預測常常依賴于多個因素，而不是一個。

多元回歸等式的一般形式為：式中，y為因變量或預測變量，xi為第i個自變量，a為截距，bi為第i個自變量的斜率，m為自變量總數(shù)

多元回歸分析的特殊應用使用名義自變量用歸一化β系數(shù)比較自變量的重要性把多元回歸用作篩選器歷史數(shù)據(jù)的時間序列分析

營銷調(diào)研人員的很多數(shù)據(jù)都與連續(xù)的等間隔時間有關。例如，以一年到一年，一季到一季，一月到一月，一周到一周，甚至一天到一天為基礎。這些歷史數(shù)據(jù)就是時間序列數(shù)據(jù)。經(jīng)濟學家對歷史數(shù)據(jù)已做過多年研究，并建立了一個模型，稱為時間序列模型。

在商業(yè)領域有三個基本概念：趨勢、周期和季節(jié)性趨勢是指數(shù)據(jù)的總體走向，最常用的研究時間序列的趨勢的方法為線性回歸和指數(shù)平滑。用線性回歸線確定趨勢，通常用最小平方和規(guī)則處理，找出最佳擬合直線

用指數(shù)平滑法是給每年的數(shù)據(jù)加權(quán)，以調(diào)整擬合曲線，使離預測年份近的比離預測年份遠的強，權(quán)重也增大。當離散點不符合線性擬合時，就需要使用指數(shù)平滑法，可以用S型、J型或其他能更好的與離散點趨勢一致的曲線進行擬合。

周期指多年中商業(yè)數(shù)據(jù)的波浪式起伏變化。

季節(jié)性

指銷售額隨季度或月份不同而有規(guī)則的波動起伏。季節(jié)性是營銷經(jīng)理作出預測要考慮的重要因素。THEEND9、有時候讀書是一種巧妙地避開思考的方法。12月-2412月-24Tuesday,December17,202410、閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。23:17:1223:17:1223:1712/17/202411:17:12PM11、越是沒有本領的就越加自命不凡。12月-2423:17:1223:17Dec-2417-Dec-2412、越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。23:17:1223:17:1223:17Tuesday,December17,202413、知人者智，自知者明。勝人者有力，自勝者強。12月-2412月-2423:17:1223:17:12December17,202414、意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。17十二月202411:17:12下午23:17:1212月-2415、最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。。十二月2411:17下午12月-2423:17December17,202416、業(yè)余生活要有意義，不要越軌。2024/12/1723:17:1223:17:1217December2024