1. 数据分析与预测方法
Excel表格中没有数据分析功能是因为在其他分页，即数据分析在顶部工具栏“数据”分页里的“模拟分析”。工具/材料：Microsoft Office Excel2016版，Excel表格。
1、首先选中Excel表格，双击打开。
2、然后在该界面中，顶部的工具栏里默认为“开始”分页。
3、再者在该界面中，选择顶部的工具栏里的“数据”分页。
4、最后在该界面中，成功找到顶部的工具栏里的“数据”分页里的“模拟分析”。
2. 什么是数据预测分析
方法/步骤
首先，录入需要拟合直线的数据；
从右下至左上选择表格数据，在插入中选择表格，再选择表格中的带平滑曲线的xy散点图。
单击出现的表格，点击右侧的第一个方块，在弹出的菜单中选择趋势线，再选择线性。
至此，拟合直线便设置完成了。为了使拟合直线更加明显，可以将鼠标移至直线处双击，在右侧弹出的属性设置中更改线型和颜色，
如果需要，我们可以在趋势线预测中更改前后值以延长拟合直线，使之与坐标轴相交。
我们还可以勾选“显示公式”和“显示R的平方值”来求出斜率和R²。
3. 数据分析与预测分析
数据预测分析技术是一类数据分析,目的是根据历史数据和分析技术 (如统计建模和机器学习) 对未来结果进行预测。
预测是通过研究历史数据和过去的模式而进行的预估。企业使用软件工具和系统来分析在很长一段时间内收集的大量数据。然后,相应软件会预测未来需求和趋势,帮助公司做出更准确的财务、营销和运营决策。
4. 数据分析与预测方法的区别
一、调查法。调查法是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。
二、观察法。观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
三、实验法。实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。
四、文献研究法。文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
五、实证研究法。实证研究法的主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。
六、定量分析法。定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
七、跨学科研究法。跨科学研究法是运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法
八、个案分析法。个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。
九、功能分析法。功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。
十、数量研究法。数量研究法通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
十一、模拟法。模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。
十二、信息研究方法。信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。
5. 数据分析与预测方法的关系
SPSSTrends-用强有力的时间序列分析工具做更好的预测
SPSSTrends可以完成多种任务，包括：
生产管理：监控质量标准
数据处理：管理预测系统的效能
预算管理：执行销售预测
公共政策研究：探讨民意
预测，能为组织计划提供可靠的科学依据。利用SPSSTrends提供的一些新功能，无论您是入门新手还是专家老手都能利用时间序列数据在瞬间建立可靠的预测模型。SPSSTrends是与SPSS完全整合地附加模块，这样您不仅可以随意支配全部SPSS的功能，您也可受益于专为支持预测设计的新特性。
因为这些工具能帮助您提出并管理计划，就获利面而言，有着相当之影响。正确的预测可帮助组织获得较佳的预期收益。并有效控制人员配置、库存及相关成本；并更精确地管理商务过程－所有这些改进都为组织的健康发展奠定基石。然而，运用时间序列数据建立预测模型并非易事。
SPSSTrends克服了所有传统方法的缺点，为您提供高级建模技术。与电子表格程序不图，SPSSTrends使您能够在建立预测模型时使用高级统计方法，而无需具备专业的统计知识。
籍由SPSSTrends,入门新手能够建立综合考虑多变量的成熟准确的预测模型，经验老手可以利用它来验证自己的模型。SPSSTrends能够简单快捷地建立预测模型，这让您更快获得您所需要的信息。
高效地生成和更新模型
无需一次次地重复设定参数、重新估计模型等费力工作，利用SPSSTrends您可以提高整个建立预测模型过程的速度。您将节省数个小时、甚至是数天的宝贵时间，同时不失您所建立的预测模型的质量及可靠性。
利用SPSSTrends，您可以：
·建立可靠的预测，不论数据的大小或变量的多寡
·籍由自动选取适合模型及参数降低预测误差
·使您组织内多数人能够建立预测模型
·更有效率的更新及管理预测模型，让您有更多时间比较和探索与其它模型的差异
·产生专家级的经验预测值、预测模型类型、模型参数值及其它相关输出
·提供可理解的有意义的信息给组织决策者，以利于企业进行正确预测
在创建预测模型时，您具有极大的灵活性。例如，利用SPSSforWindows您可以轻易地把交易数据转换成时间序列数据，把现存的时间序列数据转换到最适合您组织计划需要的时间区间。
您可以为不同层级的地理区域或功能区，甚至每个产品线或产品，同时建立单独的预测模型，而不论基于哪个层次的预测。
归因于新增的ExpertModeler,SPSSTrends可帮助您：
·自动确定参数配适最佳的ARIMA或ExponentialSmoothing时间序列模型
·让您一次能够拟合数百条时间序列模型，无需一次次地重复相同的操作（每次只能为一个时间序列数据建立预测模型）
您还可以：
·输出模型到XML文件，当数据发生变动，无需重新设定参数或重新估计模型，您就可以实现新的预测
·模型以脚本形式写入到文件，以便自动更新
指导预测的初学者
如果您对建立时间序列模型不熟悉，或只是偶然应用时间序列模型，那么您将从SPSSTrends自动选择最适合的预测模型以及建模过程中为您提供指导的能力中受益匪浅。
利用SPSSTrends，您可以：
·生成可靠的模型，即使您不知道如何选择指数平滑的参数或ARIMA的阶数，或如何获得稳定的时间序列
·自动探查数据中的季节性、干扰事件、缺失值，并选择最恰当的模型
·探查离群值，防止它们对参数估计的影响
·图形展示数据、显示置信区间和模型拟合优度
模型建立和验证后，您可以把模型整合到微软Office应用程序中来实现结果共享。或者，利用SPSS的输出管理系统（OMS），以HTML或者XML的形式把输出发布到企业的局域网上来实现共享。您也能够以SPSS数据文件的形式保存模型，这使得您可以继续探察所建立模型的一些特征，比如模型拟合优度。
为预测专家提供控制
如果您是经验丰富预测专家，您将同样受益于SPSSTrends、。因为您能够更有效地创建时间序列，同时控制分析过程的主要方面。
例如，利用SPSSTrends的ExpertModeler您可以只在ARIMA模型或者只在ExponentialSmoothing模型中寻找最佳预测模型。您也可以不利用ExpertModeler而自行设定模型的每一个参数。同时，您也可以把ExpertModeler的结果作为初始的模型选择，或者用来检验自己建立的模型。
您也可以限制模型输出，如只输出拟合最差的模型－需要进一步检验的模型。这使您能够更快更有效地发现数据或模型中的问题
零售行业预测
Greg是一主要零售厂商的库存经理，他要负责5000多种产品，并利用SPSSTrends预测未来三个月每个产品的库存。SPSSTrends能够自动地为数千个变量建立预测模型，使得初始预测模型的建立仅仅需要几个小时，而不是几天。此外，还可以高效率地实现模型的更新。
由于公司的数据库每个月都以实际的销售数据更新，所以Greg把预测作为每月运行一次的批处理工作。通过这样做，他把新的数据整合并把预测期向前扩展一个月。
这样不需要重新估计模型就可以实现预测，极大地提高了处理效率。为了检验模型的能力，Greg利用批处理工作运行SPSS命令语法，来识别包含与由原始模型根据历史销售数据确定地置信区间相偏离的时间点的序列。对于这些序列，他运行另外一个批处理工作，来建立新的模型，以更好的拟合这些数据。
利用SPSSTrends，Greg实现了高效率高精度的预测，极大地提高了公司有效计划的能力。
系统需要
SPSSBase
其他系统需求根据平台的不同而异
6. 数据的预测方法
1、首先打开excel表格，把基础数据汇总好。
2、全选需要制作趋势图的数据，在菜单栏点击插入选择折线图。
3、选择以后在图表布局里选择一个需要的图表模板。
4、选择布局1。
5、选择以后能看到的结果图如下，箭头所示的位置，分别是标题和图例。
6、图表做好以后，鼠标右键点击折线图，在出现的选项框中勾选“添加数据标签”和“添加趋势线”。
7、勾选后，自动生成最终的趋势图。
7. 数据分析与预测方法有哪些
定性分析法主要根据除企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。 亦称“非数量分析法”。主要依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。在管理会计中，采用这类方法首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见，然后再通过召开座谈会或发出征求意见函等多种形式，对上述预测的初步意见进行修正、补充，并作为预测分析的最终数据。由于这类方法所运用的资料往往不是完整的历史统计数据，而是难以定量表示的资料，一般要依靠预测者的主观判断来获取预测的结果，因而亦称“判断分析法”或“集合意见法”。
8. 预测的分析方法
信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法： 1逻辑学方法，提供正确的思维途径和基础 2系统分析方法：对整个信息分析过程起支配指导作用的方法，尤其分析复杂的对象或系统时，系统分析的方法的贡献更大。 3图书情报学方法：进行危险调研和文献分析时，图书情报学的方法是基本的和主要的，包括目录学方法、文献检索法文献剂量学方法、文献综合加工等多方面，在收集整理浓缩比较和分析中都少不了这些方法。 4社会学方法：在进行非文献调研和非文献分析，即实地调查分析时，社会学可以为信息分析提供收集实地信息的某些比较成熟的方法，为分析概念之间的关系和形成正确的概念框架、理论构架等贡献有效地方法。 5统计学方法：信息分析中进行多因素之间的关系的定量的研究，主要依赖统计学的方法。 6未来学（预测）方法：为管理和决策服务的反洗非常重视预测，预测分析在信息分析工作中已占有比较突出的地位，因此有未来学创造的和发展的许多专门用于预测的方法自然成为了信息分析方法的重要来源和必要的组成部分。 常见的信息分析方法： 一、定性分析法有： 1、归纳法：由若干已知事实作为前提，通过推理而获得的一般规律作为结论。 2、演绎法：是形式逻辑中最重要的方法，主要用于推理和论证过程。在直觉思维形成后后形成后期对形成的概念进行科学的严密的检验和论证时加以应用。 3、分析与综合法：是从客观事物中普遍存在的整体与部分的关系上把握事物本质的一般方法。 4、实证法：在理论尚不完善时，或者还没有成熟的理论模型可以利用时，用具体的实例和数字来论证所提出的意见观点和结论。 二、定量分析法： 1、统计分析法：对一定时期内的数据进行分析的方法，寻找数据发展的轨迹，获取不同变量之间的相关关系，或由数据随时间的变化来推测未来趋势。 2、预测分析法：以概率为其主要理论基础，对客观世界大量的随机事件进行探索的一种方法。根据事物过去和现在的发展规律，科学地估计未来的发展趋势。 3、系统分析法：从系统的观点出发，将研究的对象看做是一个与外部环境相联系的系统，为了更好的达到系统的目标，而对系统的要素组织结构信息流动和控制机制进行分析，并应用数学方法好计算机技术建立系统的模型，找出各要素内在的和定量的关系，再及逆行系统的优化，提出建议和方案。 三、定性定量结合法