课程背景
数智化和智能化深度融合的当下，资料已成为公司核心生产资料，算法技艺的成熟迭代促成着各业界商业模式重构。预测算法作为挖掘资料价值的核心抓手，凭借前瞻性优势，能基于历史和实时资料洞察市场诉求、业务态势以及隐患路径，成为公司数智化转型中构筑核心竞争力的要害抓手。
可是多数公司面临共性痛点：海量资料沉淀无法转化为有效预判本领，倚重心得决策导致滞后性，缺乏系统的预测算法学识架构和实战办法，难以前置规避隐患、精准捕捉机遇，最终制约业务革新和资源精进配置，在市场竞争中陷入被动。
本课精准把握理论和实践的平衡，既深耕预测算法的核心理论内核，助力研习者构筑扎实的学识根基，又锁住实际运用情境，赋能研习者将理论学识转化为破解实际问题的本领。课程队伍借助系统梳理长期以来零散混乱的预测算法学识架构，以
“预测入门—核心算法—运用实践”的阶梯式递进推演展开教学，循序渐进地带出研习者走进预测技艺的世界，更将为大家带来意想不到的学识沉淀和本领跃升。
课程收益
1. 系统性地领会预测的核心内涵，构筑对预测技艺的周全认知轮廓，为后续纵深研习奠定坚实的认知基础。
2. 周全掌握预测的完整办法论架构，重点攻克特征构筑以及选项这一核心难点。
3.
纵深领会主流预测算法的核心原理和运用价值，清晰掌握不同算法的适用情境、资料要求以及性能优劣，能够结合具体业务问题的特点，针对性选用适配的算法推演，防止
“算法选型盲目化”的问题
。
4. 熟练掌握预测模型从搭建到落地的全流程
实操办法，真正达成预测本领从
“理论认知”到“业务落地”的转化。
课程大纲
首讲：海量资料预测入门
——
基础认知和核心推演
一、何为
“预测”
1. 预测的定义
2. 预测的特点
3
.
预测的分类
1）按照范围分类：宏观预测、微观预测
2）按照时间长短分类：短期预测、中期预测、长期预测
3）按照有无假设条件分类：条件预测、无条件预测
4）按照预测结果的要求分类：定性预测、定量预测、定时预测
5）按照趋势是否确定分类：确定性预测、随机性预测
6）按照预测依据分类：动态预测，静态预测
4. 有效“预测”须注意
——目的性，连贯性、关联性、近大远小、概率性，反馈性、及时性、经济性
二、何为
“海量资料”
思索：
借助生活实例，说明海量资料的存在和必要性。
1.
政策促成
2. 范式变革
1）资讯化
2）数智化
3）智能化
4）智慧化
3. 认知乱象
4. 海量资料的核心内涵
实例：
寓言故事，对象定义不清的海量资料启发。
5. 海量资料的定义
6. 海量资料的标的要求
思索分享：
事务生活中您认为哪些算得上海量资料？为何？
三、海量资料和预测
1.
“海量资料”和“预测”的关系定位
2. “海量资料”和“预测”的推演关系
3. 海量资料预测的特征
1）全样，而非抽样
2）效率，往细里说，而非精确
3）相关，而非因果
实例：
球赛胜负预测、气象预测
思索分享：
消除认识偏差
次讲：
海量资料预测办法
——办法架构和技艺原理
思索：
“在什么时候需要引入流程”？
一、海量资料
预测流程
——确定主题要素、开展资料治理、选项办法、拆解规律、构筑模型、评核成效
二、海量资料预测办法
思索：
“为何奶茶店雨天销量高”？
1. 确定主题要素
分享：
请列举一个预测标的，说明其主题要素。
2. 开展资料治理
思索：
生活事务中，是否开展过资料治理，请简单引见。
3. 选项办法
思索：
六类办法的生活实例。
——相关拆解、对应拆解、频谱拆解、趋势拆解、聚类拆解、关联拆解
4. 拆解规律
1）为何要“拆解规律”
2）规律分类
——
趋势性，周期性、波动性、相关性、相似性、项关联性、段关联性
5. 构筑模型
1）
构筑特征
：
获得表现力强的特征
2）特征选项：选出特征子集
3）算法选项，模型构筑
实例：
“房价”预测
a线性回归模型－岭回归
实例：
“地区GDP”预测
b线性回归模型－分位数回归
实例：
“城镇居民收入分布”预测
c
复杂回归模型
－支持向量机回归
实例：
“交通流量”预测
d时间序列模型－向量自回归
实例：
“宏观经济”预测
4）模型测试：检验模型
5）模型精进：参数精进
思索：
借助实例对模型参数精进开展描述说明。
6. 评核成效
三、预测保障办法
1. 界定问题
实例：
以公司中层管人者对
“
市场占有率
”的预测，运行层面，说明问题界定的三个方面。
2. 判断预测法
实例：
以是否买房为出发点，对房产前景开展预测，说明判断预测的三个方面。
3. 外推预测法
实例：
以汽车业界的演进为出发点，对某一类汽车的销量开展预测，说明外推预测法的三个方面。
4. 因果预测法
实例：
以大气环境的变化为出发点，对
雾霾的变化趋势
开展预测，说明因果预测法的三个方面。
思索分享：
请谈一谈自己亲身经历的预测实例，并说明预测进程。
三讲：
海量资料预测运用
——
业界落地和实践实例
一、
电力业界负荷曲线预测
二、
电力负荷预测的诉求拆解
三、
短期日负荷预测进程
1. 确定主题要素
2. 开展资料治理
3. 选项办法拆解规律
4. 构筑特征，就一线经验说，选项特征
5. 基于RBF神经网络的预测
1）确定最优参数
2）建模预测
6. 基于RBF神经网络预测的成效评核
7. 基于LS－SVMR算法的预测
1）确定最优参数
2）建模预测
8. 基于LS－SVMR算法预测的成效评核
思索和收束
：
1. 实操注意什么
2. 达成难点为何
3. 掌握程度为何
预测实操：
选
择一个业界诉求，开展预测：
诉求拆解、确定主题、资料准备、选项算法拆解规律、构筑模型、成效评核。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
珀菲特顾问|莫维老师
适合谁听
和资料挖掘、预测运用相关的政府机关、企事业单位的管人人员、技艺人员。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。