数据预测模式有哪几种

数据预测模式有集中趋势观察、离中策略分析、相关探讨、推论统计、信度分析、聚类分析。了解企业营销的状况后，有时必须对企业的今后发展策略作出分析，为企业建立销售目标，并提供合理的策略参考和决策根据，以保证企业的大幅健康发展。

数据预测模式有集中趋势观察、离中策略分析、相关探讨、推论统计、信度分析、聚类分析。

1.集中趋势预测

集中趋势预测大致靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布也是负偏分布？

2.离中趋势预测

离中策略分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中策略。例如，我们想了解两个课程班的数学成绩中，哪个学校内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来相当。

3.相关分析

相关预测探讨数据之间或许具有统计学上的关联性。这种关系既包含两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间两者的关系，也包含多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症出现率、个人领域空间两者的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系，也可以是复杂相关关系（A=Y-B*X）；既可以是A、B变量同时减少这些正相关关系，也可以是A变量减少时B变量增加这些负相关，还包含两变量共同特点的密切程度——即相关系数。

4.推论统计

推论统计是统计学以及于心理统计学中较为年轻的一个别内容。它以统计结果为根据，来说明或推翻某个命题。具体来说,就是利用观察样本与样本分布的差别，来计算样本与整体、同一样本的前后测成绩差距，样本与样本的成绩相差、总体与整体的成绩相差是否具备明显性变化。

5.信度分析

信度（）就能靠性，它是指用于相同的方式对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨方式的一致性）和内在一致性强度（跨项目的一致性）。信度分析的方式大致有下列四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

6.聚类分析

聚类与类别的不同源于，聚类所提出划定的类是未知的。

聚类是将数据类别到不同的类以及簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有巨大的相同性，而不同簇间的对象有巨大的相异性。

数据预测的意义

1.现状分析

首先，请告知您此阶段公司的总体运营状态，并利用完成这些运营指标来判断公司的营运情况，以显示公司的总体运营状态是好是坏，它的体现如何？不好吗去哪里。

此外，告诉您公司每位业务的组成，以便您知道公司每个销售的演进和特点，并对公司的销售情况有更深入的知道。

现状分析一般利用每日报告进行，例如每天，每周和每周报告。

2.原因分析

告诉你为什么这种状况会出现。

在对第一时期的状况进行观察期间，我们对企业的营销有了几乎的认识，但是我们不清楚哪里的运营更好，差异是怎么，以及问题是哪个。这时，我们必须进行问题探讨，以进一步确认业务变更的详细理由。

原因分析一般利用主题探讨进行。根据公司的经营状况，根据一定的境况选择问题探讨。

3.预测分析

告诉你将来会出现哪些。

了解企业营销的状况后，有时必须对企业的今后发展策略作出分析，为企业建立销售目标，并提供合理的策略参考和决策根据，以保证企业的大幅健康发展。

预测观察一般是利用主题探讨完成的，主题解读通常是在建立企业的月份和全年计划时进行的。它的演进频率不如状况观察和目的分析高。