SBTI价值

预测和时间序列分析--知识转移

 

预测和时间序列分析

关键词:时间序列分析,高级回归分析,数据预测分析培训

 

  时间序列分析预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展,它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。事物的现实是历史发展的结果,而事物的未来又是现实的延伸,事物的过去和未来是有联系的。市场预测的时间序列分析法,正是根据客观事物发展的这种连续规律性,运用过去的历史数据,通过数据预测分析培训中的高级回归分析方法,进一步推测市场未来的发展趋势。

  数据预测分析培训是六西格玛战略管理中很重要的一环,通过对未数据的预测分析来预估合理的改善目标。使项目的财务收益达到最大化。

 

预测和时间序列分析收益:

l  通过数据预测分析培训理解控制图解释的自相关影响

l  识别作为预测工具的平滑法的局限性

l  解读来自分解模型的预测

l  使用ARIMA模型来预测实时和非实时数据

l  将深思熟虑的政策变革或意外的事件加入到预测

l  获得开发和评估预测的实践经验

 

预测和时间序列分析关键主题:

  高级回归分析回顾

  时间序列分析基本概念

  平滑法

  分解法(水平,趋势和季节性组成部分)

  自相关和交叉相关

  ARIM(差分自回归滑动平均)模型

  季节性预测

  带重要指标的预测

  干预分析

  评估预测性能

时间:

  1周

先修课程:

  六西格玛黑带及相当级别的多回归分析经验

建议参加的人员:

  设计和解读控制图的人员

  需求分析人员以及其他有预测工作要求的人员

  黑带和绿带的导师