数据预测的四种观念形式：形式化、形式化、产品销售业务化
形式化
一般来说情况下，他们对问题的预测可能常常一塌糊涂，他们会预测自己想不出的视角和不利因素，而忽视了预测的次序和路径。而且两个好的预测操作过程如果是合情科学合理的，如果有明确的目地和路径。
他们来看两个范例：那时有两个实体店产品销售产品。他们发现8月份的营业额与今年同比减少下降了20%。我想先检视一下时间态势下的市场波动，看是突然大跌还是逐渐下跌。根据相同沿海地区的数据，不存在沿海地区不利因素。我还要问两个营业员，看一看那时的市场环境好不好。听闻有两个竞争者也暴增了，看一看呢这个其原因。我也做顾客专访，但一般来说找不出其原因，这一次我没任何希望。让他们先试一试吧。
前述事例展现了两个纷乱且最后难以化解的预测操作过程。虽然有一些假定在他们competitors时似乎是科学合理的，但都是乱数摄制的，两分是两分；是纸制预测，没F83E43Se性，非常毁灭性！其实形式化观念是毕马威提出的知名的“圆顶观念”。
形式化
形式化观念是下面学的，但是有位优点：不如形式化。式子导出观念的原意是：每边互相排序（所有结构都能定量），左右相关（最轻不容分）
式子能单纯地看作是用加法来定量预测的预测观念：相同类别产品销售业务的共振能做加法，加法常见于排序产品销售业务之间的互相关系；加法和加法是各种比率或比率。
产品销售业务化
数据预测如果在产品销售业务中实现。
例如：如何估算上海市的共享单车数量？
这里能从以下四个方面来考虑：城市流动人口、人口密度、城市交通数据、自行车数量，当然不要忘记两个很重要的不利因素：自行车丢失率！
总结起来，数据预测观念如果遵循以下三个步骤：
形式化观念 – 形式化数据 – 形式化产品销售业务数据。
