《大数据应用场景-大数据预测》讲解了大数据预测的核心概念及在实际应用中的重要意义和流程。该PPT通过详细的目录结构对大数据预测的各个方面进行了梳理。《标题》描述了大数据预测是将传统的预测方法升级为“现测”，使分析能够从过去的面向已发生转变成面向即将发生，大大提升了企业经营决策的质量。文件中探讨了数据分析的四大层次：描述性、诊断性、预测性和处方性，阐述了它们的区别和作用过程，并着重说明描述性分析在数据处理中作为商业数据分析第一层次的作用以及其实现方式——如数据频数、集中趋势、离散程度的分析和分布图形绘制。对于预测性分析部分，则介绍了利用建模进行可能性预测的价值；诊断性分析部分则解释了如何深入剖析问题根源并给出解决方案。最终，这些不同的分析手段协同工作，以帮助企业作出更有效的战略选择，提高业务绩效。
《大数据应用场景-大数据预测》适用于众多领域尤其是那些需要精确预测与风险控制的行业。它主要面向的数据科学家、分析师、商业情报负责人等，能够在金融行业用于风险管理，优化信贷评分模型，评估资产配置策略；在零售行业中可以助力需求预测，指导库存管理策略，提高客户满意度和服务质量；对于制造业而言，这份资料可帮助制定生产规划，改善供应链效率，降低库存成本和生产浪费。同时，本内容同样能辅助政府机关和社会科学研究者理解公众行为模式，从而优化资源配置与政策制定。
