无需将其称为预测分析 :) 它已经有两个名称：统计和数据挖掘。

Beginner Stats Book: Statistics in Plain English
Advanced Stats Book: Multivariate Analysis，Hair
Data Mining Book：我还没有找到一个很好的，但是 Witten 的 Data Mining 还可以。

不要对所有细节感到太困惑。一般来说，你可以完成的事情只有这么多：

1. 预测一个实数（回归）
2. 预测一个整数（分类）
3. 建模（与上述两个相同，但模型是人类可以理解的）
4. 对相似的观察进行分组（聚类）
5. 对相似因素进行分组（因素分析）
6. 描述一个因素
7. 描述多个因素之间的关系（相关性、关联性等）
8. 根据样本确定总体值是否与另一个不同
9. 设计实验并计算样本量

祝你好运！

访问http://www.vaultanalytics.com/books

他们写了一本关于什么是预测模型、何时使用什么测试/模型以及如何在 Excel 中创建它们的书。我每天都在工作中使用它。我认为它非常有用。

现在阅读这篇文章： 预测分析：Microsoft Excel

康拉德·卡尔伯格

由阙于 2012 年 7 月 2 日出版。

• ISBN-10：0-7897-4941-6 ISBN-13：978-0-7897-4941-3

我还没有读完它，但到目前为止，对于非统计人员来说，这是一个很好的主题介绍。它从统计概念和 Excel 功能开始非常基础，并从那里构建。

在统计方面，它对使用移动平均线和平滑来帮助确定时间序列中的信号/噪声进行了非常健康的讨论。

在 Excel 方面，它解释了如何使用上述概念构建模型（而不仅仅是在图表上插入典型的 Excel 趋势线），以及使用一些 Excel 附加功能（例如求解器和数据分析）。

我写了一本关于这个主题的书：

“预测分析：预测谁会点击、购买、撒谎或死亡的力量”，作者 Eric Siegel 博士。（威利，2013 年 2 月）

更多信息：http ://www.thepredictionbook.com

《财政时报》摘录了一篇文章：http ://www.thefiscaltimes.com/Articles/2013/01/21/The-Real-Story-Behind-Obamas-Election-Victory.aspx

上面的图书网站上还有其他摘录。

如果您对本书有任何疑问，请告诉我！