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指数平滑法前沿信息_指数平滑法的计算公式例题(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

指数平滑法

初级数据分析师必备的4大统计技能 𐟓Š 大家好！之前我们聊了聊初级数据分析师需要掌握的工具，比如Excel和SQL。今天，我想和大家谈谈初级数据分析师需要了解的一些基本统计知识。 1️⃣ 描述现状分析步骤：确定主指标主指标：描述事件结果的核心指标。设置子指标子指标：组成主指标的各个部分。清晰评价标准评价标准：衡量指标结果的好坏。得出分析结论其中，步骤1和2主要是为了了解现状，步骤3是为了明确期望，步骤4则是为了找出存在的问题。 2️⃣ 诊断问题在分析过程中，我们会用到数据分布、离散等情况，以及平均值、众数等常用指标来完成对指标的建立、拆解和初步分析。如果发现问题，这个环节就是找出存在机会的地方。 𐟓 常用方法：业务拆解法 - 适用于业务逻辑简单，影响因素较少的情况。 3️⃣ 预测分析预测分析是一种通过分析当前数据和历史数据来预测未来事件的方法。它的目的是：认识现象随时间发展的趋势和规律性；对现象未来的发展趋势做出预测；从时间序列中剔除长期趋势成分，以便于分解出其他类型的影响因素。三大分析方法：移动平均法指数平滑法回归模型法 4️⃣ 得出决策主要原则是直接+高效，即我们的方案实施后可以快速解决问题。 𐟌Ÿ 我当初学习时报名了探潜的课程，这只是我个人的学习经历。探潜求职是BDA数据分析师职业技能等级证书的官方合作机构，与BDA证书官方组织联合推出专门针对BDA数据分析师职业技能等级的考证班。 𐟌Ÿ 所以，想报考BDA的小伙伴们一定要抓紧时间！不过也要注意，给大家提供一个很好的学习平台，无论口碑、课程还是服务都很不错，值得考虑。大家可以搜索微信GZ号【探潜数据分析】，回复关键词【BDA/考证】进行详细了解。

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八大经典预测方法，轻松掌握未来趋势在数据科学和统计分析中，预测未来趋势是一个至关重要的任务。通过预测模型，我们可以对未来的趋势和事件进行合理的推测。今天，我们来介绍八种经典的趋势预测方法。 𐟓ˆ 1. 线性回归线性回归是一种用于预测连续变量的方法，通过最小二乘法找到最佳拟合线，以预测因变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系。适用场景：销售预测、房价预测。 𐟓‰ 2. 多元线性回归多元线性回归是对线性回归的扩展，它考虑了多个自变量对因变量的影响，通过建立多变量的线性模型来进行预测。适用场景：市场分析、财务分析。 𐟔„ 3. 移动平均法移动平均法是一种时间序列分析方法，通过计算固定时间窗口内数据的平均值来平滑时间序列，识别趋势和季节性变化。适用场景：销售数据分析、股票价格分析。 𐟓ˆ 4. 指数平滑法指数平滑法是一种时间序列预测方法，通过对历史数据赋予指数递减的权重来进行预测，常用的有单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑。适用场景：销售预测、需求预测。 𐟔 5. ARIMA 模型 ARIMA是一种广泛使用的时间序列预测方法，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）模型，通过差分处理使时间序列平稳。适用场景：经济预测、销售预测。 𐟓ˆ 6. 季节性分解模型季节性分解模型将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，分别建模和预测各部分，然后组合预测结果。适用场景：季节性销售预测、旅游需求预测。 𐟧頷. 长短期记忆网络（LSTM） LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门用于处理和预测时间序列数据，能够捕捉长期依赖关系。适用场景：财务时间序列预测、交通流量预测。 𐟌 8. Prophet 模型 Prophet是由Facebook开发的一种时间序列预测模型，专为处理具有明显季节性和假日效应的时间序列数据而设计。适用场景：电商销售预测、网站流量预测。这八种经典的趋势预测方法各有其独特的适用场景和优势。选择合适的预测方法，可以有效提升分析结果的准确性和可靠性。

常见需求预测方法：从定性到定量今天我们来聊聊几种常见的预测方法，从定性和定量两个维度来分析，希望能对大家的工作有所帮助。 𐟓Š 定量分析预测定量分析主要依靠数学模型和历史数据。常见的算法有两种：时间序列分析法和相关模型分析法。时间序列分析法 𐟓ˆ 时间序列预测方法假设历史需求中的因素在未来仍然有影响。如果这些因素不稳定，更适合使用其他预测方法，如联想预测。常用的算法有：移动平均法 𐟓‰ 比如要预测5月的销量，可以取2、3、4三个月的平均值作为预测值。具体使用几个月的移动平均可以根据产品特点来定。这种方法适合需求没有明显季节性波动的产品，可以过滤掉随机需求波动。加权平均法 𐟓Š 在移动平均法的基础上，对指定月份分配权重。比如更远期的给更少的比重，近期的月份给更高比重。这种方法可以对每种产品进行调整。一次指数平滑法 𐟓ˆ 指数平滑法是对上一个周期的需求值和预测值通过一个š„指数系数做加权。如果𖋨👤𚎱，新的预测基本等于上一个周期的需求；如果𖋨👤𚎰，新的预测基本等于上一个周期的预测。 𐟤” 定性分析预测定性分析主要适用于没有历史数据可供参考的新品，基于对事实观测的主观判断。专家判断 𐟑袀𐟏늦‰稡Œ官、市场分析师等可以输入关于产品、客户的信息。这些输入的数值需要记录，并与实际差异对比，以评估预测数据的准确性。 Delphi方法 𐟤 也称为专家调查法，首先让专家之间匿名投票，收集所有专家的意见，然后将综合之后的意见和预测做对比，将结果反馈给各位专家，专家基于综合预测的结果再次修正自己的意见，如此循环。这种方法主要应用于战略层级预估。希望这些方法能帮到你，让你在需求预测上更加得心应手！

汇量科技广告运营实习经历分享 𐟓Š 一直以来，我对汇量科技这家公司颇有好感，但总觉得它有点“高冷”，总是挂我简历。这次我决定挑战一下，申请了广告运营的实习岗位。其实，我的目标是广告投放岗位，但没能如愿，于是选择了广告运营。说实话，有点遗憾，因为我觉得广告运营更像是广告投放的复盘，帮助我更好地理解这个岗位。为什么选择广告运营？𐟤” 首先，广告是互联网行业的主要收入来源，我觉得这个方向的发展潜力很大。其次，我非常喜欢汇量科技的文化，希望能深入到岗位中感受一下，同时学习相关岗位的知识。对广告运营的了解 𐟓‹ 广告运营主要涉及到以下几个方面：查账户：查看广告商的投放账户情况。数据分析：根据一些投放数据指标，帮助广告商进行策略优化，达成曝光目标。还面了哪些公司？𐟤” 除了汇量科技，我还面试了其他几家公司的广告投放和广告运营岗位，以及一些互联网商业化相关的岗位。数据分析能力 𐟓Š 在数据处理方面，我掌握了一些基础的数据分析工具，比如数据透视表、基础查找类、统计类函数等。虽然不太擅长复杂的数据分析，但我知道数据预测有指数平滑法、回归法等方法。数据处理中最复杂的问题 𐟤在数据清洗阶段，我遇到了一些挑战。下载的数据文本型、字符型字段和重复值可能刚开始没有规整好，这给后续的整理分析带来了不便。虽然过往工作经验中接触到的数据分析工作不多，但我一直在学习和提升。数据分析是脏活吗？𐟤” 并不觉得数据分析是脏活。数据分析是一项非常重要的能力，我具备一定的基础，希望能继续应用它。为什么突然想做这个方向？𐟤” 其实，我之前没有太多相关的经历，但我对广告和跨境营销一直很感兴趣。从实习开始，我就想从事市场洞察和用户相关的岗位。后来觉得做品牌曝光和推广方向更有成就感，通过曝光量能更直接地体现自己的工作成果。此外，我还想在大厂商业化方向发展，而秋招中这个岗位的准入门槛相对较低。拿到汇量广告运营的岗位有助于我后续的发展。实习时长 ⏰ 我说了三月实习时间，可能是因为这个原因也挂了。其实在面试之前，我已经对广告相关的东西有了一定初步的了解，也在小破站上看完了相关的网课。但感觉这个岗位更看重的是数据分析能力。总的来说，这次实习经历虽然有些波折，但也让我对广告运营有了更深入的了解。希望未来能有更多的机会在这个方向上发展。

数学建模国赛必备模型清单，拿奖就靠它！数学建模国赛即将拉开帷幕，是时候拿出你的看家本领了！𐟓ˆ𐟓Š 为了帮助你在比赛中脱颖而出，我整理了一些常用的数学模型，供你参考。无论你是新手还是老手，这些模型都能为你提供宝贵的思路。评价模型 𐟌Ÿ 评价模型是数学建模的基础，通过对问题的特点和需求进行分析，设计合适的评价标准和指标，对不同方案或模型的性能进行评估和比较。常见的评价模型包括层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法等。分类模型 𐟓š 分类模型是根据已知的分类标号将输入的数据集建立分类的数据挖掘方法。目标是将数据的每个个案都尽可能准确地预测到一个目标分类中。典型的分类模型包括K-means聚类、Fisher判别分析、二元logistic回归、决策树、随机森林、神经网络分类、K近邻算法等。预测模型 𐟔Ω𕋦补ž‹可以根据给定的数据集或者特定规律，构建合适的数学模型，进行未来趋势预测。常用的预测模型算法有ARIMA预测、指数平滑法、灰色预测模型、马尔科夫预测、机器学习等。优化模型 𐟏† 优化模型旨在找到使某个目标函数取得最大或最小值的最优解。适用于求解最佳决策、资源分配、排产安排等问题。常见的优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划等。历年真题与优秀文章 𐟓‘ 如果你没有参赛经验，不妨先看看历年的赛题和优秀文章，这能为你提供一些思路和参考。通过参与竞赛，你可以挑战自己，拓展数学思维和解决问题的能力，同时学习到如何与团队合作，如何有效地沟通和协作，如何克服困难和解决问题。最后，记得参考一些历年真题和优秀案例，这些内容都能为你提供思路和灵感。希望你能在比赛中取得好成绩，加油！𐟒ꀀ

如何用SPSS和Amos做结构方程模型？ 𐟚€ 快速SPSS数据分析，确保数据显著性，重点是高效，短时间内完成高质量分析。Amos结构方程模型和mplus验证性因子分析。 𐟓ˆ 数据录入、问卷设计、问卷分析，SPSS经验丰富。 𐟔 信效度检验、描述统计分析、验证性因子分析、探索性因子分析、差异性分析、方差分析、单因素T检验、卡方分析、相关性分析、回归分析、中介调节、调节效应分析、Amos结构方程模型、制作表格、文字描述、显著性调整等。 𐟓Š 熵值法、灰色关联法、指数平滑法等高级分析方法。 𐟓‹ Amos结构方程模型和SPSS数据分析代做，价格根据工作量及难度商定！ 𐟔砨獵𛆦�ꤥ悤𘋯𜚊数据编制、优化、调整。信效度分析、因子分析。差异性分析。投资组合、熵权法、正交实验、响应面分析。医学类检验。各种回归分析。结构方程模型。制作标准三线表。实证分析部分。 𐟌Ÿ 具体案例分析：游客期望与感知价值的关系研究。社交媒体营销与冲动购买行为的关系。身份认知与分享功能的关系。交互项1和交互项2的影响分析。时间压力对购买行为的影响。 𐟓š 数据分析总结： CMIN/DF值越小，模型拟合越好。 RMR, GFI, AGFI, NFI, RFI, IFI等指标用于评估模型拟合度。 Bootstrapping方法用于评估模型稳定性。 𐟔 深入探索：通过Amos软件进行结构方程模型绘制和分析。利用SPSS进行描述统计分析、验证性因子分析等。结合熵值法、灰色关联法等进行高级分析。

三次指数平滑法：预测未来的利器 𐟌Ÿ 嘿，朋友们！今天我们来聊聊一个非常酷的预测算法：三次指数平滑法（Holt-Winters 指数平滑）。如果你对如何在海量数据中找到未来趋势和季节性感到困惑，那么这篇文章绝对值得一看！𐟒슥Ÿ𚦜쥎Ÿ理 𐟤“ 三次指数平滑法引入了季节性项，特别适合那些有时间季节性特征的时间序列数据。它的预测值是通过将过去观测值、当前观测值、趋势项和季节性项进行权衡得到的。简单来说，这些权重是通过alpha、beta和gamma来调整的。𐟌Ÿ 模型特点 𐟓Š 三次指数平滑法特别适合那些具有明显季节性的时间序列数据。对于没有季节性特征的数据，可能不太适用。gamma是控制季节效应的关键参数，它的取值范围在【0，1】之间。越接近1，越重视近期观测值的季节性特征。𐟌ž 适用对象 𐟎𘉦졦Œ‡数平滑法在处理混合了季节性、周期性和趋势的时间序列数据时表现最佳。如果你的数据具备这些元素，不妨试试这种方法，它可能会成为你的“天使投资人”。𐟚€ 注意事项 ⚠️ 选择平滑参数可不是一件简单的事，还需要处理好那些缺失的数据。解读与模型评价指标 𐟓Š 三次指数平滑法可以揭示未来趋势和季节性的秘密。我们可以通过一些评价指标来评估它的表现，比如均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。此外，折线图也是一个很好的工具，可以直观地比较原始数据和模型结果。𐟓ˆ 希望这些信息能帮助你在数据的大海中找到更多宝藏。记得点赞和关注哦，我们下次再聊更多有趣的内容！𐟒–

零基础在职备考中级经济师全攻略嘿，大家好！今天我想和大家分享一下我如何零基础在职备考中级经济师的经历。真的不是标题党哦，我真的是零基础，而且是在职备考，最后一次通过的！整个过程大概用了三个月左右的有效学习时间。作为一个侥幸上岸的人，我想分享一下我的考试经验，希望能帮到大家。必备材料准备 𐟓š 首先，因为我是在职备考，所以花费上尽量节省。报班是不可能的，我主要是从海鲜市场买了视频课和纸质书，最后还买了金考典的题库，总共花了68元。可选材料准备 𐟖‹️ 为了学习更高效，我还买了百度网盘会员（用来加速视频），一个A4笔记本（打印了康奈尔笔记内页），各种颜色的记号笔和水性笔。准备好这些材料后，我们就可以开始学习了！学习计划 𐟓… 先倍速看视频 𐟎劊我先把所有的课程视频大概看了一遍，基础课看的是刘艳霞的，人力资源课看的是殷巧玲的。这个阶段我一般都是上班的时候偷偷带个耳机，一边干活一边听。虽然没看完，但有时间的话还是建议大家尽量看完。这个阶段可以开始整理笔记，让自己有个印象。快速翻讲义 𐟓– 接下来，我把买的视频课资料里的讲义拿出来快速翻了一遍（两科用了三天）。这个阶段不要求理解，主要是混个脸熟。通读教材 𐟓š 然后，我把书拿出来通读了一遍。很多人说不需要看书，但我觉得对于零基础的人来说，书还是很重要的。书上有很多东西讲得很细致，这个阶段可以把之前没看懂的问题搞明白。大概一周看完一本吧。大量刷题 𐟓 到了离考试还有十来天的时候，这十来天真的很关键！每天至少一个科目做一套试卷，再加上一些零散的题，基本上一天可以做400道题左右（两科一共）。不想做题的时候就翻翻讲义随便看看。小贴士 𐟒ኊ对于一些特别难的点，比如指数平滑法、各种奇怪的公式、机构设置之类的，我选择直接放弃。因为时间有限，不做合理的取舍会让自己处于焦虑之中。希望这些经验能帮到大家！祝大家都能顺利通过考试！

基于大数据技术的中压配电网接线模式研究配电网的精细化规划与负荷的快速发展对中压配电网接线模式提出了较高要求，合理的接线模式对于改善网架结构合理性、提高供电可靠性具有重大意义。互联网及大数据技术的发展为中压配电网接线模式研究提供了新的思路，本文基于大数据技术开展中压配电网接线模式研究，选题和研究具有重要的理论与实际意义。中压配电网接线模式的确定首先应考虑负荷的发展，配电网内部数据与供电单元及用户不匹配，直接用于开展负荷预测时具有很大的局限性，难以得到准确的负荷预测结果。因此本章提出一种基于开源大数据的网格空间负荷预测方法，并结合负荷预测结果研究负荷发展对中压配电网接线模式的影响。首先基于python语言编写算法对网格进行栅格化处理及分辨率设置，其次收集开源负荷数据并进行数据清洗、分类及负荷分布分析。最后计算负荷归一化占比，并结合多种总量负荷预测方法结果进行总量分配从而完成网格空间负荷预测。由于受网络地图官方对于开发者的约束与网络地图本身可收集信息的限制，能够从网络地图上收集到的数据均在一定的数据滞后及数据抽稀，因此我们几乎不可能获得当前的全量POI，只能通过优化算法尽可能逼近“存在一定滞后的全量POI”。网络地图对于一个区域可收集的信息量阈值大致为100条，当超过阈值时，POI收集会受到约束，剩下的数据便不会被收集。因此为了收集到相对完全的数据，需要针对每个栅格的数据量，对每个栅格设置一定的分辨率，即将待收集栅格划分为若干个大小相同的像素点进行收集并汇总，从而消除网络地图的阈值限制。网络地图提供的POI分类表中的一级行业分类关键特征为：美食、酒店、购物、生活服务、丽人、旅游景点、休闲娱乐、运动健身、教育培训、文化传媒、医疗、汽车服务、交通设施、金融、房地产、公司企业、政府机构、出入口、自然地物。根据上述关键特征进行POI数据收集，可确保收集到数据的最大完整性。考虑到出入口、自然地物两类不属于电负荷，因此不进行收集。由于网络地图输出坐标的参考系为BD-09坐标系，按照此坐标系下的地理信息收集数据会导致收集区域产生偏差。数据收集是负荷空间分布分析的基础工作，为了保证数据收集区域的准确性，本程序首先将BD-09坐标系转化为GCJ-02坐标系，再将其转化为WGS-84坐标系，最后进行数据收集。数据挖掘技术可完成对数据的分类、预测、关联规则分析、聚类和离群分析，学者们在探索数据挖掘技术在电力系统的应用时同样围绕着以上五种功能展开研究。采用各类数据挖掘方法分析数据，构造相应的知识模型，可以有效的发掘数据价值并实现各项功能，因此本文针对上文收集得到的开源大数据开展数据挖掘技术，从而对负荷数据进行清洗与分布分析。从开源大数据中收集到的负荷数据难以直接用于负荷分布分析与负荷预测，其原因主要有两点。一方面，收集得到的数据格式的不规范，存在大量无用信息。另一方面，开源负荷数据不可避免的具有大数据的典型特点，导致收集得到的数据存在数据缺失冗余等问题，所谓数据缺失是指没有收集到目标区域的完整数据，所谓冗余是指同一数据的多次收集与网格区域之外的越界数据。负荷预测应综合多种方法，提出预测结果的高、中、低方案，并针对待遇测区负荷发展速度选取合适方案作为最终预测结果。本文结合待预测区的总量负荷预测，开展空间负荷预测，常用的总量负荷预测方法有：多元线性相关法、灰色预测法、电力弹性系数法、指数平滑法等。首先介绍密度峰值聚类算法相关参数。其次建立中压配电网接线模式优选模型以将问题具象化并明确接线模式包含的各个决策变量。之后建立供电区域特征模型明确进行接线模式优选所需要的供电区域特征，并建立优选矩阵以反映供电区域特征与接线模式决策变量之间的关系。

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