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上海威才企業管理咨詢有限公司
數字化與智能化深度融合的當下,數據已成為企業核心生產資料,算法技術的成熟迭代推動著各行業商業模式重構。預測算法作為挖掘數據價值的核心工具,憑借前瞻性優勢,能基于歷史與實時數據洞察市場需求、業務態勢及風險路徑,成為企業數字化轉型中構筑核心競爭力的關鍵抓手。
然而多數企業面臨共性痛點:海量數據沉淀無法轉化為有效預判能力,依賴經驗決策導致滯后性,缺乏系統的預測算法知識體系與實戰方法,難以前置規避風險、精準捕捉機遇,最終制約業務創新與資源優化配置,在市場競爭中陷入被動。
本課程精準把握理論與實踐的平衡,既深耕預測算法的核心理論內核,助力學習者構建扎實的知識根基,又聚焦實際應用場景,賦能學習者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。課程團隊通過系統梳理長期以來零散混亂的預測算法知識體系,以“預測入門—核心算法—應用實踐”的階梯式遞進邏輯展開教學,循序漸進地引導學習者走進預測技術的世界,更將為大家帶來意想不到的知識沉淀與能力躍升。
1. 系統性地理解預測的核心內涵,建立對預測技術的全面認知框架,為后續深入學習奠定堅實的認知基礎。
2. 全面掌握預測的完整方法論體系,重點攻克特征構建及選擇這一核心難點。
3. 深入理解主流預測算法的核心原理與應用價值,清晰掌握不同算法的適用場景、數據要求及性能優劣,能夠結合具體業務問題的特點,針對性選用適配的算法邏輯,避免“算法選型盲目化”的問題。
4. 熟練掌握預測模型從搭建到落地的全流程實操方法,真正實現預測能力從“理論認知”到“業務落地”的轉化。
第一講:大數據預測入門——基礎認知與核心邏輯
一、什么是“預測”
1. 預測的定義
2. 預測的特點
3. 預測的分類
1)按范圍分類:宏觀預測、微觀預測
2)按時間長短分類:短期預測、中期預測、長期預測
3)按有無假設條件分類:條件預測、無條件預測
4)按預測結果的要求分類:定性預測、定量預測、定時預測
5)按趨勢是否確定分類:確定性預測、隨機性預測
6)按預測依據分類:動態預測、靜態預測
4. 有效“預測”須注意
——目的性、連貫性、關聯性、近大遠小、概率性、反饋性、及時性、經濟性
二、什么是“大數據”
思考:通過生活實例,說明大數據的存在和必要性。
1. 政策推動
2. 范式變革
1)信息化
2)數字化
3)智能化
4)智慧化
3. 認知亂象
4. 大數據的核心內涵
案例:寓言故事,對象定義不清的大數據啟發。
5. 大數據的定義
6. 大數據的目標要求
思考分享:工作生活中您認為哪些算得上大數據?為什么?
三、大數據與預測
1. “大數據”與“預測”的關系定位
2. “大數據”與“預測”的邏輯關系
3. 大數據預測的特征
1)全樣,而非抽樣
2)效率,而非精確
3)相關,而非因果
案例:球賽勝負預測、氣象預測
思考分享:消除認識偏差
第二講:大數據預測方法——方法體系與技術原理
思考:“在什么時候需要引入流程”?
一、大數據預測流程
——確定主題要素、開展數據治理、選擇方法、分析規律、建立模型、評估效果
二、大數據預測方法
思考:“為什么奶茶店雨天銷量高”?
1. 確定主題要素
分享:請列舉一個預測目標,說明其主題要素。
2. 開展數據治理
思考:生活工作中,是否進行過數據治理,請簡單介紹。
3. 選擇方法
思考:六類方法的生活實例。
——相關分析、對應分析、頻譜分析、趨勢分析、聚類分析、關聯分析
4. 分析規律
1)為什么要“分析規律”
2)規律分類
——趨勢性、周期性、波動性、相關性、相似性、項關聯性、段關聯性
5. 建立模型
1)構建特征:獲得表現力強的特征
2)特征選擇:選出特征子集
3)算法選擇,模型構建
案例:“房價”預測
a線性回歸模型-嶺回歸
案例:“地區GDP”預測
b線性回歸模型-分位數回歸
案例:“城鎮居民收入分布”預測
c復雜回歸模型-支持向量機回歸
案例:“交通流量”預測
d時間序列模型-向量自回歸
案例:“宏觀經濟”預測
4)模型測試:檢驗模型
5)模型優化:參數優化
思考:通過實例對模型參數優化進行描述說明。
6. 評估效果
三、預測保障方法
1. 界定問題
案例:以企業中層管理者對“市場占有率”的預測,說明問題界定的三個方面。
2. 判斷預測法
案例:以是否買房為出發點,對房產前景進行預測,說明判斷預測的三個方面。
3. 外推預測法
案例:以汽車產業的發展為出發點,對某一類汽車的銷量進行預測,說明外推預測法的三個方面。
4. 因果預測法
案例:以大氣環境的變化為出發點,對霧霾的變化趨勢進行預測,說明因果預測法的三個方面。
思考分享:請談一談自己親身經歷的預測實例,并說明預測過程。
第三講:大數據預測應用——行業落地與實踐案例
一、電力行業負荷曲線預測
二、電力負荷預測的需求分析
三、短期日負荷預測過程
1. 確定主題要素
2. 開展數據治理
3. 選擇方法分析規律
4. 構建特征,選擇特征
5. 基于RBF神經網絡的預測
1)確定最優參數
2)建模預測
6. 基于RBF神經網絡預測的效果評估
7. 基于LS-SVMR算法的預測
1)確定最優參數
2)建模預測
8. 基于LS-SVMR算法預測的效果評估
思考與總結:
1. 實操注意什么
2. 實現難點是什么
3. 掌握程度是什么
預測實操:選擇一個行業需求,進行預測:需求分析、確定主題、數據準備、選擇算法分析規律、建立模型、效果評估。

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