每間企業都需要的4種預測分析類型 — 以及如何使用它們

過去，商業決策主要基於分析已經發生的事件。如今，公司不僅希望理解 「發生了什麼」，還希望預測 「將會發生什麼」。這一轉變的核心是預測性分析。

預測性分析 從歷史數據建立模型，識別模式和趨勢，並對未來結果做出機率性判斷。它顯著降低了決策過程中的不確定性，將商業洞察從後見之明轉變為先見之明。

不同的業務問題需要不同類型的預測性分析。理解其核心類別是選擇正確技術路徑的第一步。

每個企業都需要的 4 種預測性分析類型

1. 分類預測：做出「是或否」的判斷

當業務問題需要明確的決策時，就會使用分類預測。其目標是將數據點分配到預先定義的類別中。最常見的情況是二元分類，例如「批准」或「拒絕」。更複雜的多類別分類可以將客戶分群為多個級別，例如 「高、中、低」 風險。

典型應用場景包括：

• 金融風險控制： 自動批准貸款申請並即時偵測詐欺交易。
• 客戶管理： 預測客戶是否有流失風險並分級風險等級。
• 醫療診斷： 根據患者指標協助識別疾病類型。
• 品質控制： 在生產線上自動判斷產品是否符合標準。

實施分類需要充足且標記良好的歷史數據。評估模型時，選擇與業務目標一致的指標；例如，在詐欺偵測中，我們通常優先考慮盡可能多地發現可疑交易（高召回率）。

2. 迴歸預測：估計「具體數值」

如果分類回答的是「是否」，那麼迴歸回答的就是「多少」。它透過建模變數之間的數學關係來預測連續的數值結果。

它通常用於需要具體數值估計的業務問題：

• 銷售預測： 估計下一季的產品銷售額。
• 價格評估： 根據房產特徵預測其市場價格。
• 設備維護： 預測機器零件的剩餘使用壽命。
• 績效管理： 根據多個數據點預測員工下一階段的績效分數。

迴歸分析幫助我們理解不同因素如何影響結果。迴歸模型的品質主要透過預測值與實際值之間的平均誤差來判斷。

3. 時間序列分析：預測隨時間變化的指標

對於按時間排序的數據，例如每日銷售額或每月用戶數，需要專門的方法。時間序列分析專注於提取數據隨時間變化的模式，包括長期趨勢、季節性波動和周期性循環。

它直接服務於時間驅動的業務需求：

• 供應鏈管理： 預測未來幾個月的產品需求以規劃庫存。
• 能源領域： 預測區域電力負載以確保穩定供應。
• 業務規劃： 預測網站流量或收入趨勢以提前準備策略。
• 金融市場： 分析股價或交易量的模式。

處理時間序列數據需要一定程度的平穩性，或使用技術使數據平穩。像 ARIMA 和 Prophet 這樣的模型可以有效地捕捉和預測複雜的時間模式。

4. 聚類分析：發現「未知群組」

聚類本身並不直接進行預測，但它是一個重要的支援工具。其目的是在沒有預定義答案的情況下，根據相似性自動對數據點進行分組，從而揭示未知的結構和模式。

其核心價值在於探索和發現：

• 市場區隔： 將具有不同特徵和行為模式的客戶分組。
• 產品推薦： 透過分析購買記錄來發現產品之間的關聯。
• 異常偵測： 在大型數據集中識別行為模式異常的少數數據點。
• 資訊組織： 按主題或興趣對大量文本或用戶進行分組。

聚類結果需要在業務知識的背景下進行解釋。這些新發現的群組和模式通常被用作輸入特徵，可以顯著提高後續分類或迴歸模型的效能。

組合應用與實施路徑

實際的業務問題通常需要組合多種技術。例如，在動態定價系統中，您可能首先使用時間序列分析來預測需求變化，然後使用迴歸來識別影響價格的關鍵因素，最後使用分類模型來估計客戶接受價格變動的機率。

成功實施預測性分析通常遵循清晰的路徑：從精確定義業務問題開始，然後經過數據收集與處理、模型開發與驗證、系統部署與整合，最後建立持續監控與更新機制。在此過程中，公司必須應對數據品質、模型過度擬合和業務環境變化等常見挑戰，這需要業務部門和數據團隊的密切合作。

預測性分析實戰：使用 Excelmatic 快速預測下一季支出

如何快速將理論轉化為行動？讓我們以 「季度預算報告」 數據為例。該電子表格包含一月至三月各部門和各類別的預算支出與實際支出。作為財務主管，您需要對第二季度（四月至六月）的現金流進行更準確的預測。

傳統方法可能需要複雜的數據處理和建模，但使用 Excelmatic（一個對話式 Excel AI），過程變得極其簡單。您只需給出自然語言指令來驅動預測分析。

您的指令可以是：

根據我們一月至三月的歷史「實際支出」數據，使用時間序列分析方法，預測四月、五月和六月每個部門及每個「類別」的每月實際支出，並提供趨勢圖。

Excelmatic 將自動為您執行以下分析步驟：

1. 數據理解與預處理：

自動識別「月份」為時間序列關鍵列，「部門」和「類別」為分組維度

2. 模型選擇與擬合：

根據數據特徵（例如，月度頻率以及跨部門和類別的差異）智慧選擇合適的時間序列預測模型

3. 生成預測：

輸出未來三個月的清晰預測表，顯示預測值和可能的變動範圍。

4. 視覺化：

自動建立組合圖表，使用不同顏色或線條樣式來區分趨勢和季節性，一目了然。

以下是分析的完整動態過程

結論：讓預測觸手可及

我們概述了預測性分析的四種核心類型：用於類別判斷的分類、用於數值估計的迴歸、用於時間模式的時間序列分析，以及用於探索未知結構的聚類。每種類型都共享相同的目標：將數據轉化為關於未來的可靠洞察，以推動更主動、更精準的決策。

然而，理論只有在應用中才能證明其價值。在快節奏的商業環境中，公司需要能夠快速部署並直接賦能業務的解決方案。這正是 Excelmatic 所提供的——它將專業的預測性分析打包成簡單的對話式指令。

您無需陷入複雜的程式碼或演算法中；只需像提問一樣告訴 Excelmatic 您的目標。Excelmatic 將透過對話快速生成分析結果和清晰的圖表，讓深度洞察立即為您的下一個決策服務。

讓預測性分析不再是少數專家的領域，而是每位業務決策者的日常工具。

從您手中的電子表格開始。使用 Excelmatic 與未來對話，獲得先發制人的先見之明。

常見問題 (FAQ)

問：如何選擇使用哪種類型的預測性分析？ 答：根據您需要的輸出類型來匹配問題。使用分類進行類別決策，使用迴歸進行數值估計，使用時間序列處理隨時間測量的指標，使用聚類來發現隱藏的群組。如果不確定，可以先釐清業務目標和目標變數的類型。

問：在建模之前，如何處理缺失或混亂的數據？ 答：填補缺失值（均值/中位數、時間序列的前向填充或基於模型的填補）、移除或標記異常值、標準化單位、對類別變數進行編碼。始終記錄轉換過程並保留原始數據以供審計。

問：何時應該組合多種方法？ 答：當單一方法無法捕捉所有面向時進行組合——例如，使用時間序列來預測需求，使用迴歸來映射需求與價格敏感度的關係，使用分類來估計客戶反應。集成模型和混合流程通常能產生更好的業務結果。

問：建立可靠模型需要的最少數據量是多少？ 答：沒有單一規則，但應力求具有代表性的歷史記錄、監督式任務的清晰標籤，以及足夠的時間覆蓋範圍以揭示時間序列的季節性（通常是幾個週期）。更多的特徵和多樣性可以提高穩健性；如果數據有限，則使用更簡單的模型並仔細驗證。