A. 時間順序預測法需要多少年的數據
時間序列是按時間順序的一組數字序列。時間序列分析就是利用這組數列，應用內數理容統計方法加以處理，以預測未來事物的發展。時間序列分析是定量預測方法之一，它的基本原理:一是承認事物發展的延續性。應用過去數據，就能推測事物的發展趨勢。二是考慮到事物發展的隨機性。任何事物發展都可能受偶然因素影響，為此要利用統計分析中加權平均法對歷史數據進行處理。該方法方法簡單易行，便於掌握，但准確性差，一般只適用於短期預測。
B. 如何根據歷史數據預測下一個時間的數據
預測目的地，估價，拼車，真心不用什麼大數據，人工智慧，至於後面的，沒看出什麼價值！
C. 時間序列預測需要多少歷史數據
時間序來列是按時間順序的源一組數字序列。時間序列分析就是利用這組數列，應用數理統計方法加以處理，以預測未來事物的發展。時間序列分析是定量預測方法之一，它的基本原理:一是承認事物發展的延續性。應用過去數據，就能推測事物的發展趨勢。二是考慮到事物發展的隨機性。任何事物發展都可能受偶然因素影響，為此要利用統計分析中加權平均法對歷史數據進行處理。該方法方法簡單易行，便於掌握，但准確性差，一般只適用於短期預測。
D. 通過matlab的BP神經網路演算法預測1998-2009對應的原始數據， 需要預測2010至2020年的數據。
問題是？
BP做預測不靠譜。。。
沒猜錯的話lz是想將時間做輸入將運量做輸出先學習，然後將時間外推做預測吧？但是貌似所有的神經網路做回歸時在邊界上的誤差都非常大，所以不推薦。就單純的時間序列就好了。
E. 現在有三年的歷史數據，想要預測下一個月的數，該怎麼做一天的和一個周的都可以比較好的預測出來
你有這種方法預測出來嗎，我也是彩民，求合作114760494
F. 定量預測分析法要用到歷史數據建立屬性模型,如果歷史數據沒有準確數據該怎辦
1,預測不論用什麼方法，運用何種理論，共同點都是從歷史數據出發，建立專不同的預測模型。屬
2,沒有歷史數據，所謂預測失去了基礎。不過總需要預測工作。
3,多收集一些外部數據，行業數據，先粗後細，建立和完善預測模型。
G. 運用eviews進行指數平滑法預測時，最少需要錄入多少個歷史數據才行呢5個行嗎
10幾個總是要的，我替別人做這類的數據分析蠻多的
H. 需求預測需要清理哪些銷售歷史數據
銷售數據分析工抄作涉及到銷售成本分析（包括原材料成本、製造損耗、運輸成本等）、銷售利潤分析（包括純利潤和毛利潤）、客戶滿意度分析、客戶需求分析等。要進行銷售數據分析，主要是統計和分類，必須藉助一些工具，單靠人基本是無法完成的，尤其是客戶較多或產品比較多的情況下，更是困難。最簡單的方法是使用excell，把數據都輸進去，然後統計，分類，生產圖表，這樣就對數據有個比較直觀的了解。或者是使用ERP軟體或其他一些管理軟體，更簡單，直接就可以生產圖表。然後利用一些統計學的知識對這些數據圖表進行分析，了解銷售狀態，做出決策。
I. 根據歷史銷售數據如何預測 未來幾個月的銷售數據
產品 市場 員工心態等一系列因素都能帶跑。
J. 如何用一周的數據估計預測之後一年的數據用什麼方法
簡單的說，一周的數據乘54就行了。
不過通常來說，這樣是相當不準確的。
樣本比例太少，需要預測的太多，如果您用前一年來預測下一年，就會好很多。
一周預測一年，誤差率太高。