A. Excel怎么预测数据
把库存预测肢解成几个关键步骤。
第一步：数据准备，依要求对EXCEL公式数据输入
先看一组实际的数据，其中蓝色字体是已知具备的数据，黄色则是需要预测的库存数据。预测库存，则至少需要具备的数据是标注蓝色三行数据。为别是：上一年度月营收，上一年度月实际库存，本年度月营收目标。可参照始下截图与视频。
第二步：依KPI目标调整预测数据
假设要求实际目标要求对总体存货周转率提升10%，则总体平均存货库存也减少10%，具体数据如下截图标注粉色行。
第三步：把总库存分解成不同物料形态的库存。这里讲的不同类别可以指的是：
物料形态分类：原材料、半成品、在制品以及成品等。
仓码分类：原材料仓、包装仓、成品仓、重要物资仓、五金仓、配件仓以及辅助物料仓等。
这里我们以第一种物料类型实例说明。须依据上年度不同物料类别占总库存的比率，再计算对应类别库存总额，如下截图。
第四：验证二无一次线性回归分析方法的准确度。
存货周转天数=(（期初库存+期末库存）/2*30）/(营收*物料成本率）=(平均库存*30）/销售成本。
依公式反推预测库存，平均库存=（目标周转天数*营收*物料成本率）/30，前提需要更多的数据信息，包括物料成本率与以往的周转天数做为计划依据。
两种不同的方法得出库存预测吻度为97%（或103%）。
B. 一份完整的数据分析报告
一份完整的数据分析报告
一份完整的数据分析报告。现代社会属于大数据时代，而数据分析报告是非常重要的，一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。
报告是项目的结果展示，是数据分析结果键闭的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得领导赏识。
对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：
这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。
这四类报告我们可以做个比喻。
描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求最深但求最全。
因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。
预测类报告类似科幻小说，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。
咨询类报告类似推理小说，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业搜森一路前行。
报告结构
撰写报告前先理清楚三个问题：
写什么内容？用什么结构？如何论述？
写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。
好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及领导或其他人的阅读习惯，但最重要的是遵循一定的结构化思维。
报告的常见构成
举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告
1、标题页： 标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。
2、目录页： 目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。
3、分析背景和项目说明： 用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的前因后果。项目说明用于注明假设、数据来源等。
4、分析思路页： 这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。
5、结论建议页： 结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。
6、分析主体页面： 这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。
我曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于稿漏裂思路脱节，导致领导一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，领导一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。
7、附录页：附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。
报告的论述
一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。
1、数据可靠，界定严谨
报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，最后才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。
界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。
2、概念一致，标准统一
一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。
3、直观呈报，通俗易懂
我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。
1、你要一个故事
我自己有个想法，就是产品经理应该多学习相关领域的知识，比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识，心理学知识，算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助，也能帮助自己扩展思路。其实做好报告，就应向咨询机构或者投资机构学习。
一个报告核心不是包含很多内容，让听众或者读者去花时间理解，核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前，会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样，先理清楚你要讲的故事。
2、一个数据分析报告的框架
这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架，可能针对不同的报告场景需要有所调整（比如删除部分步骤，或者增加部分细节）：
项目背景：简述项目相关背景，为什么做，目的是什么
项目进度：综述项目的整体进程，以及目前的情况
名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义
数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题
数据概览：重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释
数据拆分：根据需要拆分不同的维度，作为细节补充
结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览
后续改进：分析目前存在的问题，并给出解决改进防范
致谢
附件：详细数据
项目背景 & 项目进度
项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。
名词解释 & 数据获取方法
名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。
数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。
数据概览 & 数据拆分
数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。
数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。
这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。
结论汇总 & 后续改进
结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。
后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。
致谢 & 附件
致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。
附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。
3、总结
一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。
而数据报告的意义也是类似，项目完成之后需要完整汇报，这样无论是对上汇报还是对团队而言，都是有重要意义。
突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台，到了取名字的时候，我用了dice。为什么叫dice呢？
这得从物理说起（开启神棍模式）。物理学不断前行，之前人们认为物理学是决定论的，只要知道系统的初始值和足够细节，就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的，对于一个基本粒子而言，观测之前，粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”，然后后续的研究，更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。
即使是上帝视角，也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言，尊重数据结果，并分析形成结论，远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。
企业需要发展就需要得到更多信息，这些信息需要有专业能力的人才提供给企业，而这就是数据分析师，数据分析师要通过专业的手段获取信息，对信息做整合，分析信息，最终形成数据分析统计报告。
在数据分析师的全部工作流程中，数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的最终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。
在编写一份完整的数据分析报告前，这些数据报告给谁看，首先你要知道你的这份报告要突出那些点，在做一个数据分析之前领导所关心的哪些点，围绕着这些中心点，简单明了的进行编写数据报告。
数据报告不需要大批量的文字阐述，本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作，数据报告要突出的也是最终的统计结果，以数字的方式进行简单明了的阐述对比，报告中加入一些画像模型，柱线图、饼状图来表示占有份额等等最为突出，让阅览者可以很好的理解，很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额，这是作为一个优秀的数据分析师的基本功。
先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势，通过对自身行业市场的大数据统计，找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征最终形成走势图为企业提供发展方向。
哪些点是我们不足的地方，哪些是我们需要开展的新业务等等，这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来，从而为企业未来的发展决策提供参考依据，为企业领导提供新的信息点，帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。
C. 怎样做数据异常的数据预测
用相关变量回归法。比如近五年的物流数据跟gdp做一个回归，看看r²是不是很高。如果很高的话，那就先给gdp做一个预测，然后把预测的gdp代入回归公式，从而得到预测的物流数据。gdp序列长，而且数据规律性较好，因此可以预测疫情影响下的未来值。当然如果能找到跟物流数据相关性更好的数据更好。
D. 数据预测的步骤
数据预测的步骤：
1. 决定目标：在获取数据之前，数据价值链的第一步要先决定目标：业务部门要决定数据科学团队的目标。这些目标通常需要进行大量的数据收集和分析。因为我们正在研究那些驱动决策的数据，所以需要一个可衡量的方式，判断业务是否正向着目标前进。数据分析过程中，关键权值或性能指标必须及早发现。
2. 确定业务手段：应该通过业务的改变，来提高关键指标和达到业务目标。如果没有什么可以改变的，无论收集和分析多少数据都不可能有进步。在项目中尽早确定目标、指标和业务手段能为项目指明方向，避免无意义的数据分析。例如，目标是提高客户滞留度，其中一个指标可以是客户更新他们订阅的百分比，业务手段可以是更新页面的设计，提醒邮件的时间和内容以及特别的促销活动。
3. 数据收集：数据收集要尽量广撒网。更多的数据—-特别是更多的不同来源的数据—-使得数据科学家能找到数据之间更好的相关性，建立更好的模型，找到更多的可行性见解。大数据经济意味着个人记录往往是无用的，拥有可供分析的每一条记录才能提供真正的价值。公司通过检测它们的网站来密切跟踪用户的点击及鼠标移动，商店通过在产品上附加RFID来跟踪用户的移动，教练通过在运动员身上附加传感器来跟踪他们的行动方式。
4. 数据清洗：数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家要纠正拼写错误，处理缺失数据以及清除无意义的信息。这是数据价值链中最关键的步骤。垃圾数据，即使是通过最好的分析，也将产生错误的结果，并误导业务本身。不止一个公司很惊讶地发现，他们很大一部分客户住在纽约的斯克内克塔迪，而该小镇的人口不到70000人。然而，斯克内克塔迪的邮政编码是12345，由于客户往往不愿将他们的真实信息填入在线表单，所以这个邮政编码会不成比例地出现在几乎每一个客户的档案数据库中。直接分析这些数据将导致错误的结论，除非数据分析师采取措施来验证和清洗数据。尤为重要的是，这一步将规模化执行，因为连续数据价值链要求传入的数据会立即被清洗，且清洗频率非常高。这通常意味着此过程将自动执行，但这并不意味着人无法参与其中。
5. 数据建模：数据科学家构建模型，关联数据与业务成果，提出关于在第一步中确定的业务手段变化的建议。数据科学家独一无二的专业知识是业务成功的关键所在，就体现在这一步—-关联数据，建立模型，预测业务成果。数据科学家必须有良好的统计学和机器学习背景，才能构建出科学、精确的模型，避免毫无意义的相关性及一些模型的陷阱。这些模型依赖于现有的数据，但对于未来的预测是无用的。但只有统计学背景是不够的，数据科学家还需要很好地了解业务，这样他们才能判断数学模型的结果是否有意义，以及是否具有相关性。
6. 培养一个数据科学团队：数据科学家是出了名的难雇用，所以最好自己构建一个数据科学团队，让团队中那些在统计学方面有高级学位的人专注于数据建模和预测，而其他人—-合格的基础架构工程师，软件开发人员和ETL专家—-构建必要的数据收集基础设施，数据管道和数据产品，使得结果数据能够从模型中输出，并以报告和表格的形式在业务中进行展示。这些团队通常使用类似Hadoop的大规模数据分析平台自动化数据收集和分析工作，并作为一个产品运行整个过程。
7. 优化和重复：数据价值链是一个可重复的过程，能够对业务和数据价值链本身产生连续的改进。基于模型的结果，业务将根据驱动手段做出改变，数据科学团队将评估结果。在结果的基础上，企业可以决定下一步计划，而数据科学团队继续进行数据收集、数据清理和数据建模。企业重复这个过程越快，就会越早修正发展方向，越快得到数据价值。理想情况下，多次迭代后，模型将产生准确的预测，业务将达到预定的目标，结果数据价值链将用于监测和报告，同时团队中的每个人将开始解决下一个业务挑战。