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聯(lián)系“鳥哥筆記小喬”
這是我見過最【精準】的預測模型
2024-03-27 17:15:45

來源:接地氣的陳老師

“預測得不準!”是數(shù)據(jù)分析領域的終極難題了。講預測的算法有一大堆,然后遇到現(xiàn)實基本上都被錘成渣渣,業(yè)務方怎么都不滿意。

到底該怎么破局?

一、預測算法的本質

從本質上看,預測算法只有2大類:

1、基于時間序列的。

  • 平滑:用于相對平穩(wěn)的數(shù)據(jù)。

  • 自回歸:用于趨勢性遞增、遞減的數(shù)據(jù)。

  • 帶季節(jié)因素自回歸:用于有周期性波動的數(shù)據(jù)。

這是我見過最【精準】的預測模型

2、基于因果關系的。

  • 二分類問題:未來會/不會發(fā)生XX,典型如LR。

  • 多分類問題:未來是ABC哪個情況,典型如決策樹。

  • 連續(xù)型問題:未來的數(shù)值是多少,典型如線性回歸。

這是我見過最【精準】的預測模型

有可能建模的時候,不是一個模型包打天下,而是用二階段建模。比如預測一個客群消費情況,可以分別用二分類模型預測會不會消費,再用連續(xù)型模型預測消費金額,這樣會消費用戶數(shù)*預測消費金額,就能得出總消費。這是典型的處理手法。

書本上都是這么教的,然而為啥一遇到現(xiàn)實就被錘成渣渣了呢?

二、預測算法的要點

因為:書本為了突出模型效果,刻意選擇了質量好、數(shù)據(jù)全的數(shù)據(jù)集。

現(xiàn)實中麻煩根本是遠遠不斷:

1、沒數(shù)據(jù)。很多時候給到的待預測數(shù)據(jù),就一行“每月總消費”,其他數(shù)據(jù)屁都沒有……

2、還是沒數(shù)據(jù)。很多公司隔著天貓、抖音、拼多多、亞馬遜,拿不到一手數(shù)據(jù),只能用后臺導出的一點點數(shù)據(jù)瞎倒騰……

3、就是沒數(shù)據(jù)。大部分公司不是頭騰阿這種壟斷公司,只拿了非常片面的數(shù)據(jù)。最常見的,大部分公司的用戶是花錢引流來的,用戶只有一個手機號+一個優(yōu)惠訂單……

這導致了一個搞笑的情況:很多公司用因果關系類模型,影響最大的變量一定是促銷力度。甚至用逐步回歸法建模的話,促銷力度的變量,能直接把其他變量都干掉。預測結果就變成了:促銷力度越大,用戶加入越多,購買越多。

這種結果一丟出來,一準被業(yè)務評價為:“都TM是廢話,我早知道了!”

這就是現(xiàn)實中第二大麻煩:業(yè)務效果到底怎么衡量。

比如預測銷量是1000萬

業(yè)務做到900萬,會說:預測得一點都不準,搞得貨積壓了

業(yè)務做到1100萬,會說:預測得一點都不準,還是我厲害

總之,只要你不是100%精準,他都有理由賴到你頭上。甚至可以反復橫跳。比如:“本來業(yè)務能達標的,看到預測說能達標,我們就省點投入,結果不達標了,都怪預測干擾了業(yè)務判斷……”

怎么破局呢?問題既然由人而生,當然還得在人這里解決。避免賭命式預測,從業(yè)務場景角度出發(fā),剔除人為影響,才是破題關鍵。

三、用業(yè)務運作避免預測錯誤

有些場景,能通過業(yè)務操作直接把問題消滅掉。這時候就直接用業(yè)務手段,不要建模。

比如:

場景1:“銷售數(shù)據(jù)很少,分布很散,如何預測銷量?因為貨物本身不耐儲藏,多進貨的話庫存損失率會很高”——用團購呀!團購就是解決這個問題的。

場景2:“銷售數(shù)據(jù)很少,少到無法計算價格彈性,業(yè)務方又想預測價格彈性,多賺錢”——用拍賣??!拍賣就是干這個的。

場景3:“新品是全新款,沒有數(shù)據(jù),咋預測?”——做新品預售/粉絲憑碼購買呀。饑餓營銷就是干這個的。

場景4:“大促期間備貨量如何預測?拿捏不準用戶有多少需求?”——10元定金,定金膨脹3倍抵用券,就是干這個的呀。

幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)營銷模式,從小米到天貓到拼多多,其實都是在對抗因數(shù)據(jù)不足帶來的備貨難題。所以別光盯著人家的模型,人家的運營也學學。

四、用基礎分析縮小預測范圍

所有賭命式預測都有個共同點:一定要不高不低才算準。比如典型的預測銷售業(yè)績,如果實際是1000萬,他非得要求預測到1000萬才算準。這是模型被評價為“不準”的問題根源。

回到業(yè)務場景中,其實大部分業(yè)務場景不需要這個級別的準確度。大部分時候,業(yè)務怕的是突然暴增/暴跌的場景。預測目標與其設定為:“100%精準”,不如設定為:“是否暴增/暴跌超過業(yè)務消化能力”。

預測100%精準基本無解,但是發(fā)現(xiàn)哪里可能暴漲/暴跌是很容易的。通過基礎分析,把不穩(wěn)定因素區(qū)分出來,能大大縮減預測問題的難度(如下圖)。

這是我見過最【精準】的預測模型

做好基礎分析,拆分不穩(wěn)定因素以后,也更方便挑選模型組合,解決問題(如下圖)。

這是我見過最【精準】的預測模型

五、用滾動式預測代替長期預測

所有的賭命式預測,預測時間周期都很長。長則一年,短也有一個月。賭的時間太長,前期能收集的數(shù)據(jù)很少,也無法把業(yè)務部門各種中間操作反映出來,因此非常被動。

用滾動預測能很大程度彌補這個缺點。通過日/周滾動預測,既能補充數(shù)據(jù)缺失,又能反映業(yè)務方臨時調整帶來的效果,一舉兩得(如下圖)。

 

這是我見過最【精準】的預測模型

六、用買定離手模式保護自己

一個好問題+滾動預測,基本上能滿足實際工作需求。但作為做預測的人,得學會保護自己,避免業(yè)務方反復橫條,瞎胡甩鍋。

買定離手法是很好辦法。預測結果給出以后,買定離手,所有相關業(yè)務方不再質疑預測結果,而是基于預測結果做疊加。

誰覺得預測少了,誰自己寫請示申請額外貨物,并且留下書面證據(jù)。到時候是預測得不準,還是業(yè)務自己申請多了所以賣不動,看得一清二楚(如下圖)。

 

這是我見過最【精準】的預測模型

七、再深層地看預測問題

預測問題的背后,是一個很深層的業(yè)務問題:在很多公司,庫存積壓的損失是直觀可見的,貨都爛在貨倉里。但缺貨損失的潛在銷量,卻沒有認真統(tǒng)計。想統(tǒng)計缺貨損失很容易,可以讓客戶交定金預約,可以讓客戶登記需求量和需求時間。但很多公司業(yè)務要么懶,要么蠢,要么不想擔責任,總之是沒有做。

預售、團購、饑餓營銷、訂金膨脹、缺貨登記……所有的業(yè)務手段,需要的不但是運營能力,更需要系統(tǒng)建設支持。顯然,對業(yè)務來說,比起搞這些系統(tǒng)建設和復雜的運營手段,還是直接甩鍋給“模型預測不準”更輕松。因此你要是直接問業(yè)務預測需求,他們都會傾向于“不高不低剛剛好”的賭命式預測。

但顯然這對數(shù)據(jù)分析師是不公平的。既然潛在損失無法衡量,現(xiàn)實積壓是直觀可見的,因此作為數(shù)據(jù)分析師只要顧好積壓損失就能立功。所以才有了以上種種操作辦法。

 

 

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