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从数据模型出发,预估下2020年中国5G手机市场表现

小新棋牌登录本文介绍了数据模型的概念、并用数据模型预估2020年5G手机销量及品牌分布。

在3月份我曾经调研了中国手机市场5G手机的相关数据,主要是预估2020年销量和品牌分布,并在4月5日完成了预估,那个时候官方的统计数据只有2020年2月及以前。

当时我对5G手机的渗透率做出了如下预测:

小新棋牌登录图示预估完成时间

5G手机渗透率预估

截至今天,中国信通院更新了2020年3月和4月的数据,对比我当时的预测,相差甚微。

3月份官方统计数据

4月份官方统计数据

平均预估误差在2%——可以说是很小的误差了,我自己也被惊叹到。

所以在此分享我当时的整个预估分析过程,同时也欢迎大家收藏下来日后检验我对于2020全年的预估结果是否准确。

一、浅谈数据模型

其实,任何主题下的预估都是基于数据出发,例如各大调研机构对标的公司的业绩预测都是基于其历史业绩数据,但专业的机构会加入宏观的一些影响因素来对预估结果进行修正。

本文将这种预估方法称之为数据类比法,另外本文重点提出了一种数据建模的方法去预估2020年中国5G手机的销量表现。两种方法预估出来的结果接近,相互佐证。

还记得在最初学习数学建模的时候,总觉得“建模”这个名词高深莫测。起初不知道建模是什么,在知道了其含义后也在相当长的一段时间里认为它过于高深以至于距离我很遥远,相信大多数人都有这种感觉。

后来慢慢接触地多了,我斗胆地认为:数学模型是在给出了一堆假设下的一个公式,它的目的是拟合过去,预测未来。

在这种简单粗暴的理解下,很多建模过程都变得浅显了,举个简单且常见的例子:如果认为销售额只来源于收款,而有的用户浏览了商品详情页就流失了,有的用户浏览并且付款。那么公式“ 销售额 = 客单价 x 浏览用户数 x 转化率”就可以被认为是一个模型。

而当我们用这个模型去拟合历史销售额时可能效果并不理想,这种时候就要结合业务知识去思考问题出现在哪里进而去完善这个模型。可能是没有考虑到退货退款的订单也可能是下单但付款失败等等。

此外,模型也可以为一些决策提供支持:当boss希望做一个方案让销售额提高20%的时候,你可能无处下手并且内心炸裂。此时,不妨从模型里面找答案。

基于常识我们都知道降价促销会吸引到更多的订单,表现在这个模型里面就如下图所示:

当平均打八折时,订单量要增加25%才可以维持原来的销售额,想要达到boss 20%的增收目的则需要增加50%的订单量。

可以从模型中看出订单的增量来源于浏览用户数和转化率,那么就可以从这两方面做文章。

(责任编辑:小新棋牌登录)