?數據分析
經營預測對于商業企業經營管理來說非常重要?？梢哉f經營預測貫穿于企業發展的始終，它對于年度預算也有著非常重要的指導價值。
“為何始終無法獲得可靠的經營數據預測？”
這是商業企業管理者在經營管理中經常遇到的問題。盡管不少企業已經構建了BI分析系統，但很多BI分析局限于對歷史數據進行多維交叉分析，缺少對數據的充分挖掘和對未來的指導意義。
那么，如何將預測分析和BI真正結合起來，做到有可靠的數據預測結果作參考，讓戰略制定和預算編制變得輕松起來？
海鼎數據預測的價值意義
數據預測根據業務邏輯搭建預測模型，了解未來情況，便于商業企業快速根據變化調整戰略，實現高效經營管理。
根據管理用途和應用場景的不同，海鼎數據預測可按時間分為：下一周、下一月、下一季度和下一年的數據預測。如下圖所示：
在上圖中，年度預測這類長期預測往往更容易受到一些外在因素的影響，一般按照"近細遠粗"的原則進行滾動預測。相對來說，短期預測可以做到接近實際情況，可參考性更高。
商業企業的業務管理者可根據預測結果與目標達成的情況，及時制定應對策略。如：對預測達成月度目標風險大的店鋪進行運營輔導，進行活動支持等，以確保購物中心的良好運營。
海鼎數據預測的先進性
海鼎數據預測在深入了解業務的基礎上，以豐富、多維且高質量的數據為基礎，包括銷售預測、客流預測、租金預測等歷史經營數據。預測方法的選擇取決于預測的目的、期數等因素。
分析購物中心歷史經營數據，如銷售數據帶有趨勢性（描述時間序列的整體走勢）與季節性（描述數據的周期性波動）的特點，這使得數據是可預測的。
而銷售預測重要的并不只是預測結果本身，其背后的種種假設也是值得討論和關注的。如：天氣的變化、目標客戶的數量和結構、市場競爭的實際情況等，都是影響銷售預測的重要因素。這些假設也反應了對市場、目標群體、競爭對手及自身優勢、劣勢的理解。不同購物中心的歷史銷售數據都與時間序列相關，但是變化趨勢、影響因素各有不同，因此，無法使用同一個算法模型來實現所有場景下的數據預測。
基于此，海鼎數據應用解決方案推出了一套時間序列全自動選擇預測體系，通過分析各購物中心的歷史數據規律，自動適配最合適的時間序列預測模型。該模型會隨著數據的更新而重新訓練更新，而且數據越多，在一定程度上會提高模型的準確性。
當然，普遍適用的預測分析模型是不存在的，過程中都必須結合業務實際情況。隨著數據與模型的迭代更新，預測銷售額會更加準確，對于實際的計劃制定會具有更高的指導價值。
海鼎數據預測分析展示
海鼎數據預測在操作過程中，用戶只需點擊“預測查詢”按鈕，并設置預測長度即可進行預測，系統會自動根據置信度、誤差率等元素匹配最合適的預測模型，計算出預測結果。
用戶可以根據預測結果，對銷售計劃進行安排、制定運營幫扶策略和銷售提升方案等，做到未雨綢繆，增強決策的科學性與預見性。
既然是預測，必定會存在誤差。所以，實際與預測差異分析也是海鼎銷售預測分析中的重要環節。比如：預測數據與實際數據的差異分析、預測數據與預算數據的差異分析。
海鼎數據預測誤差分析
海鼎科技通過數據預測分析可以對商業企業整個業務進行全面分析，查看對應業務的完整視圖，便于管理者在必要時采取人工干預措施，降低風險。
在數據應用方面，海鼎科技將持續研究，不斷為商業創造和傳遞價值，以預測分析為代表的高級分析功能將是海鼎數據應用產品的下一個目標。
