二次指數(shù)平滑法做負(fù)荷預(yù)測matlab程序代碼

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站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到汨羅網(wǎng)站設(shè)計(jì)與汨羅網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類型包括：成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、主機(jī)域名、網(wǎng)絡(luò)空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋汨羅地區(qū)。

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大數(shù)據(jù)分析方法解讀以及相關(guān)工具介紹

大數(shù)據(jù)分析方法解讀以及相關(guān)工具介紹

　要知道，大數(shù)據(jù)已不再是數(shù)據(jù)大，最重要的現(xiàn)實(shí)就是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。

越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基于此，大數(shù)據(jù)分析方法理論有哪些呢？

大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面

PredictiveAnalyticCapabilities（預(yù)測性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

DataQualityandMasterDataManagement（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

AnalyticVisualizations（可視化分析）

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

SemanticEngines（語義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

DataMiningAlgorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關(guān)不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實(shí)有很多，但是根據(jù)長時間的實(shí)踐，筆者總結(jié)了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析，以及挖掘。

采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r有可能會有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。

導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆，甚至千兆級別。

挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

大數(shù)據(jù)分析工具詳解 IBM惠普微軟工具在列

去年，IBM宣布以17億美元收購數(shù)據(jù)分析公司Netezza；EMC繼收購數(shù)據(jù)倉庫軟件廠商Greenplum后再次收購集群NAS廠商Isilon；Teradata收購了Aster Data 公司；隨后，惠普收購實(shí)時分析平臺Vertica等，這些收購事件指向的是同一個目標(biāo)市場——大數(shù)據(jù)。是的，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，大家都在摩拳擦掌，搶占市場先機(jī)。

而在這里面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公認(rèn)為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看以下八大關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的工具。

EMC Greenplum統(tǒng)一分析平臺(UAP)

Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統(tǒng)一分析平臺（UAP）是一款單一軟件平臺，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和分析團(tuán)隊(duì)可以在該平臺上無縫地共享信息、協(xié)作分析，沒必要在不同的孤島上工作，或者在不同的孤島之間轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)。正因?yàn)槿绱耍琔AP包括ECM Greenplum關(guān)系數(shù)據(jù)庫、EMC Greenplum HD Hadoop發(fā)行版和EMC Greenplum Chorus。

EMC為大數(shù)據(jù)開發(fā)的硬件是模塊化的EMC數(shù)據(jù)計(jì)算設(shè)備（DCA），它能夠在一個設(shè)備里面運(yùn)行并擴(kuò)展Greenplum關(guān)系數(shù)據(jù)庫和Greenplum HD節(jié)點(diǎn)。DCA提供了一個共享的指揮中心（Command Center）界面，讓管理員可以監(jiān)控、管理和配置Greenplum數(shù)據(jù)庫和Hadoop系統(tǒng)性能及容量。隨著Hadoop平臺日趨成熟，預(yù)計(jì)分析功能會急劇增加。

IBM打組合拳提供BigInsights和BigCloud

幾年前，IBM開始在其實(shí)驗(yàn)室嘗試使用Hadoop，但是它在去年將相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)納入到商業(yè)版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使組織內(nèi)的任何用戶都可以做大數(shù)據(jù)分析。云上的BigInsights軟件可以分析數(shù)據(jù)庫里的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使決策者能夠迅速將洞察轉(zhuǎn)化為行動。

IBM隨后又在10月通過其智慧云企業(yè)（SmartCloud Enterprise）基礎(chǔ)架構(gòu)，將BigInsights和BigSheets作為一項(xiàng)服務(wù)來提供。這項(xiàng)服務(wù)分基礎(chǔ)版和企業(yè)版；一大賣點(diǎn)就是客戶不必購買支持性硬件，也不需要IT專門知識，就可以學(xué)習(xí)和試用大數(shù)據(jù)處理和分析功能。據(jù)IBM聲稱，客戶用不了30分鐘就能搭建起Hadoop集群，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到集群里面，數(shù)據(jù)處理費(fèi)用是每個集群每小時60美分起價。

　

Informatica 9.1：將大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為大機(jī)遇

Informatica公司在去年10月則更深入一步，當(dāng)時它推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優(yōu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換環(huán)境。據(jù)Informatica聲稱，軟件支持靈活高效地處理Hadoop里面的任何文件格式，為Hadoop開發(fā)人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復(fù)雜而多樣的數(shù)據(jù)源，包括日志、文檔、二進(jìn)制數(shù)據(jù)或?qū)哟问綌?shù)據(jù)，以及眾多行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)格式（如銀行業(yè)的NACHA、支付業(yè)的SWIFT、金融數(shù)據(jù)業(yè)的FIX和保險業(yè)的ACORD）。正如數(shù)據(jù)庫內(nèi)處理技術(shù)加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop里面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數(shù)據(jù)處理代碼。

Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族產(chǎn)品及Informatica平臺的最新補(bǔ)充，旨在滿足從海量無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中提取商業(yè)價值的日益增長的需求。去年， Informatica成功地推出了創(chuàng)新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一個專門為大數(shù)據(jù)而構(gòu)建的統(tǒng)一數(shù)據(jù)集成平臺。

　

甲骨文大數(shù)據(jù)機(jī)——Oracle Big Data Appliance

甲骨文的Big Data Appliance集成系統(tǒng)包括Cloudera的Hadoop系統(tǒng)管理軟件和支持服務(wù)Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系統(tǒng)”。Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)(Oracle Big Data Appliance)，是一個軟、硬件集成系統(tǒng)，在系統(tǒng)中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一個開源R。該大數(shù)據(jù)機(jī)采用Oracle Linux操作系統(tǒng)，并配備Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫社區(qū)版本和Oracle HotSpot Java虛擬機(jī)。Big Data Appliance為全架構(gòu)產(chǎn)品，每個架構(gòu)864GB存儲，216個CPU內(nèi)核，648TBRAW存儲，每秒40GB的InifiniBand連接。Big Data Appliance售價45萬美元，每年硬軟件支持費(fèi)用為12%。

甲骨文Big Data Appliance與EMC Data Computing Appliance匹敵，IBM也曾推出數(shù)據(jù)分析軟件平臺InfoSphere BigInsights，微軟也宣布在2012年發(fā)布Hadoop架構(gòu)的SQL Server 2012大型數(shù)據(jù)處理平臺。

統(tǒng)計(jì)分析方法以及統(tǒng)計(jì)軟件詳細(xì)介紹

統(tǒng)計(jì)分析方法有哪幾種？下面我們將詳細(xì)闡述，并介紹一些常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件。

一、指標(biāo)對比分析法指標(biāo)對比分析法

統(tǒng)計(jì)分析的八種方法一、指標(biāo)對比分析法指標(biāo)對比分析法，又稱比較分析法，是統(tǒng)計(jì)分析中最常用的方法。是通過有關(guān)的指標(biāo)對比來反映事物數(shù)量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨(dú)看一些指標(biāo)，只能說明總體的某些數(shù)量特征，得不出什么結(jié)論性的認(rèn)識；一經(jīng)過比較，如與國外、外單位比，與歷史數(shù)據(jù)比，與計(jì)劃相比，就可以對規(guī)模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評價。

指標(biāo)分析對比分析方法可分為靜態(tài)比較和動態(tài)比較分析。靜態(tài)比較是同一時間條件下不同總體指標(biāo)比較，如不同部門、不同地區(qū)、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態(tài)比較是同一總體條件不同時期指標(biāo)數(shù)值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨(dú)使用，也可結(jié)合使用。進(jìn)行對比分析時，可以單獨(dú)使用總量指標(biāo)或相對指標(biāo)或平均指標(biāo)，也可將它們結(jié)合起來進(jìn)行對比。比較的結(jié)果可用相對數(shù)，如百分?jǐn)?shù)、倍數(shù)、系數(shù)等，也可用相差的絕對數(shù)和相關(guān)的百分點(diǎn)（每1％為一個百分點(diǎn)）來表示，即將對比的指標(biāo)相減。

二、分組分析法指標(biāo)對比分析法

分組分析法指標(biāo)對比分析法對比，但組成統(tǒng)計(jì)總體的各單位具有多種特征，這就使得在同一總體范圍內(nèi)的各單位之間產(chǎn)生了許多差別，統(tǒng)計(jì)分析不僅要對總體數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系進(jìn)行分析，還要深入總體的內(nèi)部進(jìn)行分組分析。分組分析法就是根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標(biāo)志劃分為若干個部分，加以整理，進(jìn)行觀察、分析，以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性。

統(tǒng)計(jì)分組法的關(guān)鍵問題在于正確選擇分組標(biāo)值和劃分各組界限。

三、時間數(shù)列及動態(tài)分析法

時間數(shù)列。是將同一指標(biāo)在時間上變化和發(fā)展的一系列數(shù)值，按時間先后順序排列，就形成時間數(shù)列，又稱動態(tài)數(shù)列。它能反映社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展變動情況，通過時間數(shù)列的編制和分析，可以找出動態(tài)變化規(guī)律，為預(yù)測未來的發(fā)展趨勢提供依據(jù)。時間數(shù)列可分為絕對數(shù)時間數(shù)列、相對數(shù)時間數(shù)列、平均數(shù)時間數(shù)列。

時間數(shù)列速度指標(biāo)。根據(jù)絕對數(shù)時間數(shù)列可以計(jì)算的速度指標(biāo)：有發(fā)展速度、增長速度、平均發(fā)展速度、平均增長速度。

動態(tài)分析法。在統(tǒng)計(jì)分析中，如果只有孤立的一個時期指標(biāo)值，是很難作出判斷的。如果編制了時間數(shù)列，就可以進(jìn)行動態(tài)分析，反映其發(fā)展水平和速度的變化規(guī)律。

進(jìn)行動態(tài)分析，要注意數(shù)列中各個指標(biāo)具有的可比性。總體范圍、指標(biāo)計(jì)算方法、計(jì)算價格和計(jì)量單位，都應(yīng)該前后一致。時間間隔一般也要一致，但也可以根據(jù)研究目的，采取不同的間隔期，如按歷史時期分。為了消除時間間隔期不同而產(chǎn)生的指標(biāo)數(shù)值不可比，可采用年平均數(shù)和年平均發(fā)展速度來編制動態(tài)數(shù)列。此外在統(tǒng)計(jì)上，許多綜合指標(biāo)是采用價值形態(tài)來反映實(shí)物總量，如國內(nèi)生產(chǎn)總值、工業(yè)總產(chǎn)值、社會商品零售總額等計(jì)算不同年份的發(fā)展速度時，必須消除價格變動因素的影響，才能正確的反映實(shí)物量的變化。也就是說必須用可比價格（如用不變價或用價格指數(shù)調(diào)整）計(jì)算不同年份相同產(chǎn)品的價值，然后才能進(jìn)行對比。

為了觀察我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的波動軌跡，可將各年國內(nèi)生產(chǎn)總值的發(fā)展速度編制時間數(shù)列，并據(jù)以繪制成曲線圖，令人得到直觀認(rèn)識。

四、指數(shù)分析法

指數(shù)是指反映社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變動情況的相對數(shù)。有廣義和狹義之分。根據(jù)指數(shù)所研究的范圍不同可以有個體指數(shù)、類指數(shù)與總指數(shù)之分。

指數(shù)的作用：一是可以綜合反映復(fù)雜的社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的總體數(shù)量變動的方向和程度；二是可以分析某種社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的總變動受各因素變動影響的程度，這是一種因素分析法。操作方法是：通過指數(shù)體系中的數(shù)量關(guān)系，假定其他因素不變，來觀察某一因素的變動對總變動的影響。

用指數(shù)進(jìn)行因素分析。因素分析就是將研究對象分解為各個因素，把研究對象的總體看成是各因素變動共同的結(jié)果，通過對各個因素的分析，對研究對象總變動中各項(xiàng)因素的影響程度進(jìn)行測定。因素分析按其所研究的對象的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不同可分為對總量指標(biāo)的變動的因素分析，對平均指標(biāo)變動的因素分析。

五、平衡分析法

平衡分析是研究社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象數(shù)量變化對等關(guān)系的一種方法。它把對立統(tǒng)一的雙方按其構(gòu)成要素一一排列起來，給人以整體的概念，以便于全局來觀察它們之間的平衡關(guān)系。平衡關(guān)系廣泛存在于經(jīng)濟(jì)生活中，大至全國宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，小至個人經(jīng)濟(jì)收支。平衡種類繁多，如財(cái)政平衡表、勞動力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產(chǎn)出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是從數(shù)量對等關(guān)系上反映社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的平衡狀況，分析各種比例關(guān)系相適應(yīng)狀況；二是揭示不平衡的因素和發(fā)展?jié)摿Γ蝗抢闷胶怅P(guān)系可以從各項(xiàng)已知指標(biāo)中推算未知的個別指標(biāo)。

六、綜合評價分析

社會經(jīng)濟(jì)分析現(xiàn)象往往是錯綜復(fù)雜的，社會經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況是多種因素綜合作用的結(jié)果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的評價，涉及生活、分配、流通、消費(fèi)各個方面；對企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的評價，涉及人、財(cái)、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標(biāo)，就難以作出恰當(dāng)?shù)脑u價。

進(jìn)行綜合評價包括四個步驟：

1.確定評價指標(biāo)體系，這是綜合評價的基礎(chǔ)和依據(jù)。要注意指標(biāo)體系的全面性和系統(tǒng)性。

2.搜集數(shù)據(jù)，并對不同計(jì)量單位的指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行同度量處理。可采用相對化處理、函數(shù)化處理、標(biāo)準(zhǔn)化處理等方法。

3.確定各指標(biāo)的權(quán)數(shù)，以保證評價的科學(xué)性。根據(jù)各個指標(biāo)所處的地位和對總體影響程度不同，需要對不同指標(biāo)賦予不同的權(quán)數(shù)。

4.對指標(biāo)進(jìn)行匯總，計(jì)算綜合分值，并據(jù)此作出綜合評價。

七、景氣分析

經(jīng)濟(jì)波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經(jīng)濟(jì)波動，保持經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展，一直是各國政府和經(jīng)濟(jì)之專家在宏觀調(diào)控和決策中面臨的重要課題，景氣分析正是適應(yīng)這一要求而產(chǎn)生和發(fā)展的。景氣分析是一種綜合評價分析，可分為宏觀經(jīng)濟(jì)景氣分析和企業(yè)景氣調(diào)查分析。

宏觀經(jīng)濟(jì)景氣分析。是國家統(tǒng)計(jì)局20世紀(jì)80年代后期開始著手建立監(jiān)測指標(biāo)體系和評價方法，經(jīng)過十多年時間和不斷完善，已形成制度，定期提供景氣分析報告，對宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)起到晴雨表和報警器的作用，便于國務(wù)院和有關(guān)部門及時采取宏觀調(diào)控措施。以經(jīng)常性的小調(diào)整，防止經(jīng)濟(jì)的大起大落。

企業(yè)景氣調(diào)查分析。是全國的大中型各類企業(yè)中，采取抽樣調(diào)查的方法，通過問卷的形式，讓企業(yè)負(fù)責(zé)人回答有關(guān)情況判斷和預(yù)期。內(nèi)容分為兩類：一是對宏觀經(jīng)濟(jì)總體的判斷和預(yù)期；一是對企業(yè)經(jīng)營狀況的判斷和預(yù)期，如產(chǎn)品訂單、原材料購進(jìn)、價格、存貨、就業(yè)、市場需求、固定資產(chǎn)投資等。

八、預(yù)測分析

宏觀經(jīng)濟(jì)決策和微觀經(jīng)濟(jì)決策，不僅需要了解經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中已經(jīng)發(fā)生了的實(shí)際情況，而且更需要預(yù)見未來將發(fā)生的情況。根據(jù)已知的過去和現(xiàn)在推測未來，就是預(yù)測分析。

統(tǒng)計(jì)預(yù)測屬于定量預(yù)測，是以數(shù)據(jù)分析為主，在預(yù)測中結(jié)合定性分析。統(tǒng)計(jì)預(yù)測的方法大致可分為兩類：一類是主要根據(jù)指標(biāo)時間數(shù)列自身變化與時間的依存關(guān)系進(jìn)行預(yù)測，屬于時間數(shù)列分析；另一類是根據(jù)指標(biāo)之間相互影響的因果關(guān)系進(jìn)行預(yù)測，屬于回歸分析。

預(yù)測分析的方法有回歸分析法、滑動平均法、指數(shù)平滑法、周期（季節(jié)）變化分析和隨機(jī)變化分析等。比較復(fù)雜的預(yù)測分析需要建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，求解模型中的參數(shù)又有許多方法。

matlab程序 時間序列 二次指數(shù)平滑法

y=0.03 0.14 0.01 0.20 0.09 0.12 0.11 0.20 0.23 0.20 0.14 0.12 0.17 0.13 0.07 0.10就是上面代碼的yt，

你可以這么寫：

clc,clear

y=[0.03 0.14 0.01 0.20 0.09 0.12 0.11 0.20 0.23 0.20 0.14 0.12 0.17 0.13 0.07 0.10];

yt=y'; n=length(yt);

alpha=[0.2 0.5 0.8];m=length(alpha);

yhat(1,1:m)=(yt(1)+yt(2))/2;

for i=2:n

yhat(i,:)=alpha*yt(i-1)+(1-alpha).*yhat(i-1,:);

end

yhat

err=sqrt(mean((repmat(yt,1,m)-yhat).^2))

xlswrite('lilv.xls',yhat)

yhat2014=alpha*yt(n)+(1-alpha).*yhat(n,:)

x是時間，在這里沒什么用

最后運(yùn)行結(jié)果是：

yhat =

0.0850 0.0850 0.0850

0.0740 0.0575 0.0410

0.0872 0.0988 0.1202

0.0718 0.0544 0.0320

0.0974 0.1272 0.1664

0.0959 0.1086 0.1053

0.1007 0.1143 0.1171

0.1026 0.1121 0.1114

0.1221 0.1561 0.1823

0.1437 0.1930 0.2205

0.1549 0.1965 0.2041

0.1519 0.1683 0.1528

0.1456 0.1441 0.1266

0.1504 0.1571 0.1613

0.1464 0.1435 0.1363

0.1311 0.1068 0.0833

err =

0.0632 0.0643 0.0718

yhat2014 =

0.1249 0.1034 0.0967

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