公司业绩遇到问题，不是集中起来想办法，而是集中起来批斗为什么没有预测到……全！是！扯！蛋！今天系统科普一下，到底数据预测能干啥。为数据分析师们发声。01无法预测的场景
数据预测，得有数据才能预测，这是个基本前提。所以没有数据，预测个屁。典型的没有数据的场景有：
1、宏观政策问题：预测下明年会有啥新政策？
2、主观意愿问题：预测下老板今天爽or不爽？
宏观政策，在公布以前是没有任何数据可以记录的，它压根就不存在。咋记录法，又咋预测法。因此完全无法预测效果，只能等到公布以后才能观察。会有人说：大政方针也要看数据来定，那理论上可以通过数据来预测方针的公布时间。
想得美。大政方针往往涉及利益集团间的博弈，因此具体啥时候推出，很有可能是各方激烈斗争的结果，跟数据不完全有关系。真想摸清楚大政方针的走向，得找关系。走上层路线，接近权力核心。光站在外边看，就是隔靴搔痒。
想搞清某个人的主观意愿，你得跟他沟通，而不是纠结数据。如果是针对某位大人物的，就鞍前马后伺候好，察言观色；如果是针对普通用户的，走用户研究路线，那边有整套的方法。
不服气的同学们，请听题：
● 阿鲁巴是2025年人人都喜欢的产品
● 每个人都会买阿鲁巴
● 每个人都爱用阿鲁巴
不服，来战！预测吧，阿鲁巴！
你也拍桌子骂娘——起码告诉我阿鲁巴是个啥啊！是滴，答对了。这就是解决全新创意问题的办法：把抽象的概念具体化，然后拿着具体概念做测试。
概念越具体，才越能测试出用户的真实态度。比如加个条件：阿鲁巴是一台手机。是不是就稍微有点感觉。再加个条件：阿鲁巴是一台薄的像纸一样的手机，是不是更有感觉了。根据概念的具体程度，有三个层级的活可以做（如下图）
这又是个用户研究的活，找你的用研中心，让他们开工。拿到第一批到第N批测试数据后，数据分析师可以帮忙搞搞分析。但是先采集真实数据是前提。02可预测但被人扭曲从本质上看，数据只是业务表现的数字记录，业务本身才是重点。一个简单的事实是：业务是做出来的，不是算出来的。决定业务走势的是：到底业务部门的哥们有多大本事。所以凡是人为能干预的，都很难做出精准预测，甚至预测本身有可能反噬业务表现。比如：
● 发现过往业绩很好，预测本月业绩也很好，但是你的销售藏单了！最后表现平平无奇。
● 预测本月推广很差，运营的面子挂不住了，于是串通渠道刷量，最后一片形势大好。
● 预测商品积压严重，商品经理找到了买主，一把将尾货全部清出去，有惊无险。
● 预测销量不能达标，于是销售们联合**，直接把目标值改低了，大家满意。
不过上边都不是最狠的，最狠的是：建立科学预测体系，评价产品销量。然后市场部大老板自己收了供应商回扣，一句：“老夫从业20年，从来没见过这种情况，你这预测不符合业务”。大笔一挥，直接按回扣数额预测销量。遇到这种事，说理都没地方说理去。
这就好比开车的时候，预测到前方转弯有大石头，预计1分钟后撞上。开车的人听到这个预测就得踩刹车。而不是继续狂飙，撞上石头以后再来抱怨：“你预测得不准，不是60秒后撞上，而是59.99秒以后撞上，导致我没踩刹车。”——你TM不踩刹车，还来怪预测了。
所以，这个问题本质是责任谁承担的问题。合理的责任划分方式，是：只要有人为干预环节，统统是决策人本身承担责任。本身数据预测只是一个判断依据。除了数据，做业务的经验、能力、人脉资源、市场嗅觉、用户感知，都是判断依据。用起来呀。
这样才能保证最终结果不出问题。就像开车上路，导航是实时更新预计到达时间和道路拥堵情况，而不是一上来预测个最终时间一样。
03可预测但有限制数据预测有个基本前提：过去的经验未来会重现，未来的走势和过去的逻辑相同。无论是简单的靠经验推导，还是复杂的算法逻辑，都是基于这个前提的。正是有这个前提，才能根据历史数据才预测未来。所以，所有预测都会加上一句：在XX背景/前提/假设下预测。正因此，很多经典的预测结果，都是基于农林牧渔、医疗生物，这种有客观依据，不宜改变规律，内在科学原理的业务得出的。
不是商业企业孜孜不倦的教育，女士们还在用雪花膏，哪来整套整套的水、乳、液、精华、各种色号……男士们还在下围棋、象棋、军棋，哪来的皮肤、武器、暴击、加速、闪现、命中……所以本质上所有的预测都是有前提下适度预测，遇到新的场景就得重新找数据集重新修正。
没有一种方法是绝对准确的，都得结合预测效果做修正；输入的数据越少，输入的关键变量越少，预测精度必然越低。细分越具体的场景，可采集的数据越多，短期内预测的波动性会越小。所以想取得好的预测效果，得仔细挑选场景，确保优质的信息来源，建立修正机制。这些，又和需要与业务大量沟通，密切协作有关系。
只有算命的，才是：
● 不需要沟通细节：客官您不要张嘴，我立马能算出你想什么
● 不需要多种方法：客官您看这卦象，您未来必有灾祸
● 不需要修正结果：客官我百算百灵，您不信我的就亏了
真正的数据预测，就是需要体系化运作。比起赌运气赌最后的结果99.999999%准确。而是细致分析预测场景，结合业务动作，选择合适的方法，达到业务上的目标即可。
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