某公司業(yè)務(wù)目標(biāo)的制定-展示頁
2025-03-11 02:11本頁面
【正文】 選取（圖形識別和差分）、參數(shù)估計、參數(shù)檢驗(yàn)等過程。 ?時間序列分析是對數(shù)據(jù)的趨勢理 解后以此來預(yù)測未來的趨勢，一般是把普通數(shù)據(jù)的趨勢用時間的函數(shù)來表示。 應(yīng)用范圍：應(yīng)用較為廣泛，可對與時間有關(guān)的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 常用的方法有： 時間序列平滑預(yù)測法（ 移動平均法、 指數(shù)平滑法）、 趨勢外推法。 （ 例 )多元 線 性回 歸預(yù)測 法 Y = a + (b1 人口 ) + (b2 GDP) + error Y = 時間 t 的用戶數(shù) a = 常量 , b1 = 人口系數(shù) , b2 = GDP系數(shù) 人口 = 時間 t 的人口 , GDP = 時間 t的 GDP error = 時間 t 的 error 1996 1997 1998 1999 2023(F) 2023(F) 2023(F) 2023(F) 2023(F)Real data Regression 7 常用預(yù)測方法 ? 回歸分析預(yù)測法 —— 預(yù)測步驟（以一元線性回歸為例） 建立模型 估計參數(shù) 方法：最小二乘法或最大似然估計法 iii uxbby ??? 10 ? ?? ??? ???? ???iiiii xxx yxyxxx yyxxb 221 )( ))((xbyb 10 ??根據(jù)數(shù)學(xué)中的求極值原理，在上式中分別對 b0、 b1求偏倒數(shù)，并令其等于零，然后解方程，即可求出未知系數(shù) 進(jìn)行檢驗(yàn) 常用的檢驗(yàn)方法有 ① 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)： 相關(guān)系數(shù) r ② 回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)： t 檢驗(yàn) ③ 回歸模型顯著性檢驗(yàn)： F 檢驗(yàn) ④ 自相關(guān)檢驗(yàn)：德賓 主要包括： 一元線性回歸預(yù)測法；多元線性回歸預(yù)測法； 非線性回歸預(yù)測法。省分公司 20232023年 綜合滾動規(guī)劃編制指導(dǎo)思路 （業(yè)務(wù)目標(biāo)規(guī)劃） 5/7/2023 主要內(nèi)容 ? 預(yù)測與平衡 —— 業(yè)務(wù)目標(biāo)制定的精髓 ? 常用的預(yù)測方法 ? 規(guī)劃中關(guān)鍵業(yè)務(wù)目標(biāo)的制定 2 業(yè)務(wù)目標(biāo)的制定是綜合預(yù)測與平衡的結(jié)果 通過對業(yè)務(wù)、用戶、收入的預(yù)估，分析未來企業(yè)的發(fā)展走勢。 內(nèi)在一致性 ? 網(wǎng)絡(luò) ? 發(fā)展 ? 目標(biāo) ? 經(jīng)營 ? 績效 ? 指標(biāo) ? 業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo) 網(wǎng)絡(luò) 發(fā)展 目標(biāo) 經(jīng)營 績效 指標(biāo) 業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo) ? MOU ? ARPU 業(yè)務(wù)收入 MOU值 ARPU值 單位資費(fèi) 用戶數(shù) 業(yè)務(wù)量 3 資費(fèi) 業(yè)務(wù) 預(yù)測 用戶數(shù)預(yù)測 業(yè)務(wù)量預(yù)測 收入 預(yù)測 收入預(yù)測 收入預(yù)測 控制指標(biāo) ARPU MOU 業(yè)務(wù)目標(biāo)制定在規(guī)劃整體框架中的地位和作用 市 場 需 求 預(yù) 測 模 型 收入預(yù)測 資費(fèi)預(yù)測 業(yè)務(wù)量 預(yù)測 用戶數(shù)預(yù)測 網(wǎng)絡(luò) 規(guī)劃 現(xiàn)有資源 分析與評估 網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)策略 和目標(biāo) 財務(wù) 績效 規(guī)劃 市場發(fā)展規(guī)劃 網(wǎng)絡(luò)能力 需求 4 主要內(nèi)容 ? 預(yù)測與平衡 —— 業(yè)務(wù)目標(biāo)制定的精髓 ? 常用的預(yù)測方法 ? 規(guī)劃中關(guān)鍵業(yè)務(wù)目標(biāo)的制定 5 預(yù)測方法 對比類推法 專家會議法 德爾菲 法 等 一元線性回歸 多元線性回歸 非線性回歸 瑞利多因素 等 時間系列平滑 趨勢
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