数据分析

经营预测对于商业企业经营管理来说非常重要。可以说经营预测贯穿于企业发展的始终，它对于年度预算也有着非常重要的指导价值。

“为何始终无法获得可靠的经营数据预测？”

这是商业企业管理者在经营管理中经常遇到的问题。尽管不少企业已经构建了BI分析系统，但很多BI分析局限于对历史数据进行多维交叉分析，缺少对数据的充分挖掘和对未来的指导意义。

那么，如何将预测分析和BI真正结合起来，做到有可靠的数据预测结果作参考，让战略制定和预算编制变得轻松起来？

海鼎数据预测的价值意义

数据预测根据业务逻辑搭建预测模型，了解未来情况，便于商业企业快速根据变化调整战略，实现高效经营管理。

根据管理用途和应用场景的不同，海鼎数据预测可按时间分为：下一周、下一月、下一季度和下一年的数据预测。如下图所示：

在上图中，年度预测这类长期预测往往更容易受到一些外在因素的影响，一般按照"近细远粗"的原则进行滚动预测。相对来说，短期预测可以做到接近实际情况，可参考性更高。

商业企业的业务管理者可根据预测结果与目标达成的情况，及时制定应对策略。如：对预测达成月度目标风险大的店铺进行运营辅导，进行活动支持等，以确保购物中心的良好运营。

海鼎数据预测的先进性

海鼎数据预测在深入了解业务的基础上，以丰富、多维且高质量的数据为基础，包括销售预测、客流预测、租金预测等历史经营数据。预测方法的选择取决于预测的目的、期数等因素。

分析购物中心历史经营数据，如销售数据带有趋势性（描述时间序列的整体走势）与季节性（描述数据的周期性波动）的特点，这使得数据是可预测的。

而销售预测重要的并不只是预测结果本身，其背后的种种假设也是值得讨论和关注的。如：天气的变化、目标客户的数量和结构、市场竞争的实际情况等，都是影响销售预测的重要因素。这些假设也反应了对市场、目标群体、竞争对手及自身优势、劣势的理解。不同购物中心的历史销售数据都与时间序列相关，但是变化趋势、影响因素各有不同，因此，无法使用同一个算法模型来实现所有场景下的数据预测。

基于此，海鼎数据应用解决方案推出了一套时间序列全自动选择预测体系，通过分析各购物中心的历史数据规律，自动适配最合适的时间序列预测模型。该模型会随着数据的更新而重新训练更新，而且数据越多，在一定程度上会提高模型的准确性。

当然，普遍适用的预测分析模型是不存在的，过程中都必须结合业务实际情况。随着数据与模型的迭代更新，预测销售额会更加准确，对于实际的计划制定会具有更高的指导价值。

海鼎数据预测分析展示

海鼎数据预测在操作过程中，用户只需点击“预测查询”按钮，并设置预测长度即可进行预测，系统会自动根据置信度、误差率等元素匹配最合适的预测模型，计算出预测结果。

用户可以根据预测结果，对销售计划进行安排、制定运营帮扶策略和销售提升方案等，做到未雨绸缪，增强决策的科学性与预见性。

既然是预测，必定会存在误差。所以，实际与预测差异分析也是海鼎销售预测分析中的重要环节。比如：预测数据与实际数据的差异分析、预测数据与预算数据的差异分析。

海鼎数据预测误差分析

海鼎科技通过数据预测分析可以对商业企业整个业务进行全面分析，查看对应业务的完整视图，便于管理者在必要时采取人工干预措施，降低风险。

在数据应用方面，海鼎科技将持续研究，不断为商业创造和传递价值，以预测分析为代表的高级分析功能将是海鼎数据应用产品的下一个目标。