預測是數據分析的終極目的預測的必要性和誤差的必然性經驗預測法
類比預測法慣性法與時間序列分析邏輯關係預測法
1.3 經驗預測法
經驗預測法是最為傳統的預測法。如果我們有了豐富的生活閱歷和工作閱歷，並積累了豐富的經驗，那麼我們對事物的判斷就會更加準確，從而能夠做出更加合理的決策。一家公司在招聘高管時首先考察的是經驗，其次才會考察學歷。在考察學歷時，他們不是要考察應聘者在大學中學習的知識，而是考察其所上的大學是否能夠證明其優秀。考察應聘者大學的專業和學習成績是招聘應屆畢業生的做法，不是招聘高管的做法。企業在招聘優秀的高級人才時會更加關注應聘者的工作履歷，更加關注他在其他公司中做出的成就。同時，根據“經驗”，我們認為一個優秀的人才一般都在優秀的公司中，所以企業會更加看重應聘者是不是在優秀的公司中工作過，這些都是為了佐證應聘者擁有豐富的相關“經驗”。這也是為什麼越是優秀的公司支付的薪酬越低，因為在這樣的公司工作能夠給優秀的人才“鍍金”，能夠提高他們的職場價值，讓他們在以後的招聘中增值。而一般的公司需要給優秀的人才支付更高的工資才會吸引他們加盟。為什麼？一方面因為這些公司的品牌不能為個人品牌鍍金，所以就需要支付溢價；另一方面，這些公司不夠強大，穩定性差，影響個人職場的穩定性。所以，越是優秀的公司，在人才招聘方面的成本越低，而越是不太強大的公司，用人成本越高——因為我們過度依賴經驗來管理。
經驗預測法在生活、工作中有大量的應用實例。人們最容易用自己過去的經驗做出判斷，所以人們幾乎每刻都在做著經驗預測。
量化的經驗預測是一種數據化的方法。單純依靠少數人的預測往往風險比較高，因為每個人的生活經歷都是有限的，並且看問題的視角也是有侷限的，所以對於重大決策，在沒有其他更好的方法可以預測時，需要讓更多的人一起利用經驗來預測，這個方法被稱作德爾菲法。
德爾菲法的核心思想是：既然每個人都有經驗，在一個行業中經歷越豐富的人經驗越多，但每個人都有侷限，所以如果把相關領域內多位專家的意見聚集起來，或者在數據上聚集起來，那麼這個經驗預測就更加準確了。如果專家之間存在巨大的分歧，那麼可以校驗分歧產生的原因，並讓專家之間相互對話，或者通過研究人員的傳話來進行校正，確保得到一個相對中肯的結果。
例如我們要估測一個市場的規模和未來的發展速度，在無法找到其他數據來源的情況下，可以採用德爾菲法，即找到這個市場領域內的專家。他們可能來自行業協會，可能來自主要參與的企業，也可能來自行業投資顧問，每個人看這個市場的視角都不同。第一輪，可以問每位專家對市場規模和增速的看法，讓每個人給出一個估計值；然後把這些估計值都放到一起，看哪些人的看法一致，哪些人的看法與其他人明顯有偏差。找出這些偏差，然後對這些專家進行第二輪的訪談，詢問他們為什麼給出這樣的估計值，其他專家怎樣看這樣的估計值，如何評判這個專家的意見。第二輪訪談的主要目的是分享每位專家所擁有的信息，讓專家相互評判，從而找到分歧點，有效解決數據不一致的情況。這樣一直循環下去，直到大家的看法基本相近後，得到一個估計值，這個估計值就是利用多位專家的經驗來做出的預測，這是一個比較典型的經驗預測的量化方法。
1.4 類比預測法
事物有很多的相似性，事物發展的規律也有相似性。例如人的成長曆程，環境相同，人的成長曆程也會有相近之處。當我們“閱人無數”後，基本上能夠判斷這個人是一個什麼樣的人。
另外，人的行為習慣和思維習慣都有一致性，雖然會發生劇烈的變化，但在大多數情況下都是可以預測的。我們可以根據一個人對一件事情的反應，找到這個人的行為模式，從而預測其未來的行為模式，這就是類比預測法。
任何人都是社會環境中的產物，在同樣社會環境下成長起來的人會有雷同的行為表現方式。
人的行為模式的背後是人的心智模式。無論是九型人格學說還是MBTI的人格測試，其背後都是通過測評人的心智模式來預測人的行為模式，從而為人們找到一個比較好的職業發展路線。通過研究大量人員的行為模式，為個人以後的發展做出指導，這種方式的本質就是類比。
通過一個行業的發展來類比另外一個行業的發展，能夠給我們更多的啟發。例如智能手機取代了功能手機，蘋果打敗了諾基亞和摩托羅拉，成為智能手機的領導者；而三星通過快速且深刻的變革，華麗轉身為智能手機公司，快速放棄了功能手機，成為行業的第二名。根據智能手機行業的發展規律，我們可以預測未來智能汽車的發展規律。特斯拉是創新型的智能汽車，不是單純的電動汽車，如果不出意外，特斯拉很可能會徹底顛覆汽車行業，那些原有的行業大佬，像通用、豐田、福特、大眾等都有可能被衝擊，在短短几年內汽車行業就會重新洗牌。
就像智能手機快速替代功能手機一樣，我們有理由相信（類比）智能汽車早晚會替代現在的功能型汽車。智能設備、智能穿戴、智能家居、智能工廠等都是不可逆轉的潮流，代表著人類發展的趨勢與規律。
如今特斯拉的第三代產品已經出來了，而iPhone直到第四代產品——iPhone4出來才徹底顛覆了手機行業，其前三代產品都在創新和探索階段，第四代產品才更加成熟，才能所向披靡。研究其他行業的產品也有類似的規律，一般一個軟件版本在第一代到第三代都不是特別強大，但是經過三代以上迭代之後，變化就不會太大了。對比iPhone的前三代，每一代都有巨大的創新，特別是iPhone 4奠定了智能手機的典範，而自此之後的變化就不再是跨越式的創新了。Photoshop（PS）是我們經常使用的軟件，現在我們對照片進行調整都不說是修改照片，而說是PS照片，可見該軟件的盛行。如果你熟悉Photoshop軟件的歷史版本，就會發現Photoshop從1.0到3.0都有非常大的跨越，但從Photoshop4.0後，其功能並沒有發生本質的變化。這也是產品迭代的規律。如果能夠堅持把產品做到第四代以上，那麼產品基本上就能夠在江湖上佔據一席之地。
所以如果等到特斯拉推出第四代產品時再出手，那麼其他汽車製造廠商就會措手不及。iPhone4用了兩三年就徹底顛覆了手機行業，而兩三年正是消費者更換一部手機的週期，因而我們可以預測未來汽車行業的顛覆期也會是消費者平均更換一次汽車的週期。在城市中，用戶更換汽車的週期是5～7年，那麼未來特斯拉第四代能否在5～7年內顛覆汽車行業呢？讓我們拭目以待。
作為非行業的參與者，可以以“拭目以待”的方式和心態旁觀，但是如今的汽車行業的大佬們如果也拭目以待，則只會成為下一個諾基亞或者摩托羅拉，這些企業需要深度研究為什麼三星在手機行業洗牌的時候能夠活下來，並且保持著行業第二的成績。這個研究就可以為預測未來智能汽車行業提供類比的範例。
標杆研究也是一種類比的方法。可以通過研究標杆企業的做法借鑑其經營和管理決策。如果一家公司採用某種管理模式成功解決了一類問題，那麼我們也可以採用同樣的方法來解決類似的問題。所以當我們對於某些管理問題找不到解決方案時，最簡單和高效的方法就是尋找標杆企業的做法。
如果企業在發展過程中總是很難物色到合適的總經理，此時可以研究一下宗毅[1]在《裂變式創業》中的做法：通過讓員工持股的方式激勵員工內部創業、內部裂變，並通過入股投票的方式選出總經理。
無獨有偶，筆者曾經跟山東一家做浸膠紙的企業有過一面之緣。這家企業是全球浸膠紙行業的老大，就如宗毅的芬尼克茲是熱泵領域的隱形冠軍一樣，這家公司的名字叫“東宇鴻翔”，其發展壯大的歷史也採用了宗毅的裂變式發展模式，如果公司有新的創新項目，就從現有的經理人中進行選拔，參與入股創業。內部裂變使得這家公司快速發展，有效解決了員工管理問題。
類比法也有其侷限性，主要的侷限來自於類的可比性。類比的本質含義是同類對比，如果不具有可比性，則類比的預測就會出現問題。當然，沒有兩個事物是完全相同的，我們還需要在不同的類中尋找共同點，並在這個共同點上找到差異。例如智能手機用了兩年就顛覆了功能手機，那是因為人們更換手機的週期比較短，一般為兩三年。同樣的週期應用到汽車行業就不行了。中國人換車不頻繁，而且汽車又是大件商品，價值很高，頻繁更換會讓消費者投入太大，如果智能汽車不具有顛覆性的技術應用讓消費者不換不行，那麼消費者更換汽車的週期就不會是兩三年，而是更長的時間，例如5～10年。所以在類比的過程中，我們要思考可比的基礎是什麼，從而在做出預測時，對結論進行修訂，確保預測的合理性和準確性，並在以後的過程中反思忽略了哪些重要因素，以後再進行預測時，還需要考慮哪些關鍵要素。
全文摘自《企業經營數據分析-思路、方法、應用與工具》趙興峰著
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1. 預測是數據分析的終極目的
2. 預測的必要性和誤差的必然性
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