A. 时间顺序预测法需要多少年的数据
时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用内数理容统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该方法方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。
B. 如何根据历史数据预测下一个时间的数据
预测目的地，估价，拼车，真心不用什么大数据，人工智能，至于后面的，没看出什么价值！
C. 时间序列预测需要多少历史数据
时间序来列是按时间顺序的源一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该方法方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。
D. 通过matlab的BP神经网络算法预测1998-2009对应的原始数据， 需要预测2010至2020年的数据。
问题是？
BP做预测不靠谱。。。
没猜错的话lz是想将时间做输入将运量做输出先学习，然后将时间外推做预测吧？但是貌似所有的神经网络做回归时在边界上的误差都非常大，所以不推荐。就单纯的时间序列就好了。
E. 现在有三年的历史数据，想要预测下一个月的数，该怎么做一天的和一个周的都可以比较好的预测出来
你有这种方法预测出来吗，我也是彩民，求合作114760494
F. 定量预测分析法要用到历史数据建立属性模型,如果历史数据没有准确数据该怎办
1,预测不论用什么方法，运用何种理论，共同点都是从历史数据出发，建立专不同的预测模型。属
2,没有历史数据，所谓预测失去了基础。不过总需要预测工作。
3,多收集一些外部数据，行业数据，先粗后细，建立和完善预测模型。
G. 运用eviews进行指数平滑法预测时，最少需要录入多少个历史数据才行呢5个行吗
10几个总是要的，我替别人做这类的数据分析蛮多的
H. 需求预测需要清理哪些销售历史数据
销售数据分析工抄作涉及到销售成本分析（包括原材料成本、制造损耗、运输成本等）、销售利润分析（包括纯利润和毛利润）、客户满意度分析、客户需求分析等。要进行销售数据分析，主要是统计和分类，必须借助一些工具，单靠人基本是无法完成的，尤其是客户较多或产品比较多的情况下，更是困难。最简单的方法是使用excell，把数据都输进去，然后统计，分类，生产图表，这样就对数据有个比较直观的了解。或者是使用ERP软件或其他一些管理软件，更简单，直接就可以生产图表。然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析，了解销售状态，做出决策。
I. 根据历史销售数据如何预测 未来几个月的销售数据
产品 市场 员工心态等一系列因素都能带跑。
J. 如何用一周的数据估计预测之后一年的数据用什么方法
简单的说，一周的数据乘54就行了。
不过通常来说，这样是相当不准确的。
样本比例太少，需要预测的太多，如果您用前一年来预测下一年，就会好很多。
一周预测一年，误差率太高。