一、预测算法的本质
1、时间序列类
2、因果关系类
二、预测算法的现实困境
数据不足（数据缺失、片面数据）
业务效果衡量困难（预测结果被质疑）
模型被评价为“不准”的根源（业务方对精准度要求过高）
三、破局策略：从业务场景出发
1、用业务运作避免预测错误**
2、用基础分析缩小预测范围
3、用滚动式预测代替长期预测
4、用“买定离手”模式保护自己
四、深层业务问题
1、库存积压与缺货损失
2、业务方倾向“甩锅”预测不准
肯定有很多同学想看具体的操作案例，本篇已经很长啦，我原创的《数据分析思维手册》PDF里有哦，慢慢分享~ #KPL小红书开局 #数据分析我在行 #数据分析 #商业分析 #财务分析 #经营分析 #分析模型 #预测模型
1、时间序列类
2、因果关系类
二、预测算法的现实困境
数据不足（数据缺失、片面数据）
业务效果衡量困难（预测结果被质疑）
模型被评价为“不准”的根源（业务方对精准度要求过高）
三、破局策略：从业务场景出发
1、用业务运作避免预测错误**
2、用基础分析缩小预测范围
3、用滚动式预测代替长期预测
4、用“买定离手”模式保护自己
四、深层业务问题
1、库存积压与缺货损失
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