【菜科解读】

在数据分析和商业决策中，预测模型是不可或缺的工具，但如何构建准确且实用的预测模型一直是数据领域的难题。

本文将深入探讨预测模型的核心原理、常见模型类型以及实际应用中的关键流程。

“到底怎么预测才准？”是数据领域终极难题。

太多文章，在介绍预测方法本身，而具体到实际中：

1、可以用的数据非常少。

2、预测出来领导不满意，让再改改。

3、实际情况差距大，领导还是不满意！

到底怎么办？！今天一篇文章讲清楚。

一、预测算法的本质

从本质上看，预测算法只有2大类：

1、基于时间序列的

平滑：用于相对平稳的数据。

自回归：用于趋势性递增、递减的数据。

带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。

基于时间序列的预测，最大优势在于：不需要很多数据（如下图）只需要一个指标（比如收入/用户数/订货数量）即可。

2、基于因果关系的

二分类问题：未来会/不会发生XX，典型如LR。

多分类问题：未来是ABC哪个情况，典型如决策树。

连续型问题：未来的数值是多少，典型如线性回归。

因果关系类模型，对于有投入产出的情况更管用，更能体现：“一分钱一分货”的关系。

不过现实中， 影响产出因素很多，往往很难收集到足够多数据，实操的预测误差可能比时间序列还大（如下图）。

这是两种基础思路，在实操中，还要解决更多问题。

二、现实中难点

现实中，缺少数据是头号问题，很多时候，领导就是扔给你一个excel表+几个数字，让你预测……巧妇难为无米之炊，很多时候，时间序列法是唯一选择，因为就一个指标+十几个数，没得选……

现实中第二大麻烦，是怎么衡量预测准确度。

比如预测销量是1000万：

业务做到900万，会说：预测得一点都不准，搞得货积压了

业务做到1100万，会说：预测得一点都不准，还是我厉害

总之，只要你不是100%精准，业务都有理由赖到你头上。

甚至可以反复横跳。

比如：“本来业务能达标的，看到预测说能达标，我们就省点投入，结果不达标了，都怪预测干扰了业务判断……”

因此，在实际工作中，不能孤零零只谈模型，要和业务动作结合起来，综合提升效果。

三、用业务手段，提升准确度

所有的互联网营销模式，从小米到天猫到拼多多，都在用业务手段，对抗预测的不足，比如：

场景1：“货物本身不耐储藏，多进货的话库存损失率会很高，但销售数量又很少，数据确实很多”——用团购，成团了才采购

场景2：“销售数据很少，少到无法计算价格弹性，业务方又想预测价格弹性，多赚钱”——用拍卖，少量用户竞价，获得更高价格

场景3：“新品是全新款，没有数据，咋预测？”——做新品预售/粉丝凭码购买，测试用户群体规模

场景4：“大促期间备货量难预测？拿捏不准用户有多少需求？”——让用户先付10元定金，定金膨胀3倍，提前锁定订单

凡是有业务手段可以用的，优先上业务手段，人家大厂都没能力100%精准预测，小厂就更别逞能了

四、用基础分析缩小预测范围

在实际工作中，大部分业务场景不需要100%精确度，业务本身就有波动。

，业务怕的是突然暴增/暴跌的场景。

预测目标与其设定为：“100%精准”，不如设定为：“是否暴增/暴跌超过业务消化能力”。

预测100%精准基本无解，但是发现哪里可能暴涨/暴跌是很容易的。

通过基础分析，把不稳定因素区分出来，能大大缩减预测问题的难度（如下图）。

做好基础分析，拆分不稳定因素以后，也更方便挑选模型组合，解决问题（如下图）。

五、用滚动式预测代替长期预测

预测时间周期越长，自然偏差越打。

用滚动预测能很大程度弥补这个缺点。

通过日/周滚动预测，既能补充数据缺失，又能反映业务方临时调整带来的效果，一举两得（如下图）。

六、用买定离手模式保护自己

一个好问题+滚动预测，基本上能满足实际工作需求。

但作为做预测的人，得学会保护自己，避免业务方反复横条，瞎胡甩锅。

买定离手法是很好办法。

预测结果给出以后，买定离手，所有相关业务方不再质疑预测结果，而是基于预测结果做叠加。

谁觉得预测少了，谁自己写请示申请额外货物，并且留下书面证据。

到时候是预测得不准，还是业务自己申请多了所以卖不动，看得一清二楚（如下图）。

七、再深层地看预测问题

从本质上看，如果业务发展可控，自然没人需要赌命：

1、了解业务规律，把握常规走势

2、通过基础分析，找到波动来源

3、采取业务手段，规避波动风险

这样的组合拳，比盲目赌命管用的多。

本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

湖北一男子创业失败负债百万，转行外卖骑手两年还清40万元，经常“不听劝”坚持高强度跑单，触发防疲劳机制被强制下线240次

近日，“跑外卖2年还债40万”的湖北仙桃外卖骑手万灯辉引发关注。

这名外卖骑手名叫万灯辉，今年37岁，是湖北仙桃人。

他经营过火锅店，一年赚五六十万元，但由于盲目扩张原因，门店在几年后倒闭，他也背上百万债务。

万灯辉说，“除了送外卖，我找不到一个月拿3万左右的工作了。

” “2024年做到365天不休息，每天工作14到16个小时，总收入22.3万元”，对此，万灯辉澄清说，14到16个小时是“早出晚归”的时间，真正背单（跑单）时长不超12小时，因为平台有防疲劳机制，跑单最长只能12小时。

有人惊叹于他的毅力，也有人质疑数据造假。

随着平台官方数据的披露——注册714天、完成订单47393单、收入44.7万元、触发防疲劳强制下线240次——争议暂告段落，但留下的思考远未结束。

为生活“死磕 ”的样子令人动容 不知疲惫的“卷王”却要精准预防 像万灯辉这样不愿主动选择休息的骑手并非个例。

北京大学国家发展研究院副院长张丹丹曾在多个骑手微信群“潜水”，观察到类似现象：当骑手队长在群里说“明天有几个休息名额，愿意休假的可以报名”时，很少有骑手主动报名。

据新京报报道，万灯辉所在站点站长介绍，万灯辉是站点内极少数坚持超长时间跑单的骑手。

因为债务压力，他经常“不听劝”，坚持高强度跑单。

“每次见到他，我都劝他休息几天，站点、驿站都能休息，但他往往坚持跑单。

” 北大教授邱泽奇曾说，骑手一天干多少小时，本质上是劳动者的自主选择。

但这种选择，是在生存压力下的“被自愿”。

而这种超负荷运转，必然伴随着巨大的健康风险。

正是在这种背景下，平台从2024年底上线防疲劳”机制——“8小时提醒、12小时强制下线”。

万灯辉为了尽早还清债务不知疲倦的工作，这份执着，在不少网友看来，实属难能可贵，但他的故事也让我们看这样一种拉扯：一边是平台出于安全考量的“强制休息”，一边是骑手为了生存不得不“对抗算法”。

这一现实背后，折射出当前外卖行业防疲劳机制的隐忧：标准化的算法，遇上了非标准化的劳动者。

骑手万灯辉展示触发疲劳休息提醒的界面 要让外卖小哥适时“停一停”，防疲劳机制必须告别简单的“一刀切”，走向更精准、更有温度的“千人千面”。

现实中，有像万灯辉这样背负百万债务的“还债骑手”，也有刚入行的大学生兼职，还有年过半百的老骑手。

一个25岁的小伙和一个45岁的大叔，身体机能截然不同，却适用同一套“12小时强制下线”规则，这显然不够科学。

更令人痛心的是，近年来外卖骑手猝死、遭遇交通事故的新闻时有发生。

据光明网报道，2024年1月1日，59岁的外卖员宁先生送餐时猝死，手里还攥着要送的外卖。

另据财新网，数据显示，中国有外卖骑手超过千万人，2023年全国发生外卖骑手交通事故1.2万起。

有些悲剧发生在骑手为了冲单量而忽视身体报警的瞬间。

如果算法能引入健康管理维度，结合骑手的年龄、历史体检数据（在隐私保护前提下）、甚至心率手环等穿戴设备数据，对高龄或有心血管风险的骑手提前预警、降低阈值，或许能为生命多加一道保险。

要让骑手不必过度透支身体“卷时长”，还要改变订单“单价”与“难度”的不平衡。

需要注意的是，目前的防疲劳机制多以“连续跑单时长”为衡量标尺。

外卖骑手的工作具有极强的时段性，且个体差异巨大。

浙大研究员袁哲的建议切中要害：平台需要构建更科学、动态的疲劳治理机制，综合考量连续工作强度与实际作业负荷。

毕竟，骑手的“在线时长”并不等同于“工作时长”，其中有三成时间可能用于等单和休息。

正如中国劳动关系学院教授姜颖所言，如果骑手跑一单平地只需20分钟，跑一单老旧小区爬楼也要20分钟，但收入却差不多，骑手自然会倾向于多接单、快跑。

如果将单价与恶劣天气、高楼无电梯、大件重物等特殊场景等难度挂钩得更紧，触发动态溢价机制，是不是就能让骑手不再单一、持续地“卷时长”？ 以骑手和平台为核心的即时配送体系已经是当今中国的基础设施，要维系这个系统的可持续运转，除了平台优化算法，社会层面也要进一步完善公共设施：在商圈、写字楼周边增设更多的“骑手驿站”，提供平价餐饮、热水和临时休息区，让骑手在等单间隙能真正放松，而不是只能在马路牙子上狼吞虎咽。

今天，万灯辉还在奔跑，他的目标是还清剩下的债务，他的这份“不摆烂、还清债”的担当与坚持值得肯定，甚至让人动容，但我们期待，他的还债之路，不必如此“拼命”。

期待各方“共治”，让算法不再是冰冷的计时器，而成为懂健康、知冷暖、明价值的智能助手。

毕竟，我们要的不仅是更快的送达速度，更是每一个骑手都能平安回家的夜晚。

来源：综合都市现场 编辑丨胡元媛 实习生 黄语轩 一审丨胡元媛 二审丨袁隽永 三审丨彭治国

超高龄产妇，跨越年龄的爱，是勇敢还是冒险？

生活中，我们常听闻各种光怪陆离的“未解之谜”，可细究起来，很多不过是捕风捉影、凭空臆造的产物。

然而，在我们身边，却真真切切存在着一个令人惊叹且充满谜团的人类现象——超高龄产妇。

当63岁的吉林松原母亲，颤抖着双手却满含深情地紧握新生女儿那柔软的小手；

当驻马店60岁产妇，在历经失独的至暗时刻后，终于迎来新生命带来的希望曙光——这些在过往认知里被断言“绝无可能”的生命奇迹，如今正以一种令人咋舌的频率，在现实的舞台上接连上演。

超高龄生育，这个曾经被医学的边界牢牢框定、看似遥不可及的领域，如今正借助辅助生殖技术的突破性进展，一点点冲破桎梏，将曾经的幻想变成了触手可及的现实。

01，女性最佳生育年龄 众所周知，女性生育是有周期的，超过一定年龄就绝经了，这个年龄一般是49岁左右（44-54），也就是很多人熟悉的更年期。

理论上，越过这个年龄，妇女是不能自然受孕的。

但是，很神奇的是，人类中屡屡出现超高龄产妇，之前就报道过一位67岁自然受孕的母亲，类似的记录似乎还不少。

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内容是从抖音上一些官方新闻客户端截取的，应该是真实的 那么，这里就产生了一个违背现有科学认知的问题：超高龄妇女，她们体内如何出现活跃的卵细胞？ 02，超高龄妇女为何还能自然受孕？ 超高龄妇女，她们体内如何出现活跃的卵细胞？是因为她们本身卵细胞就比普通人寿命更长？还是因为她们体内某些干细胞被激活从而重新生成了卵细胞？ 目前全世界这个领域的人都在猜测。

如果是前者，那么问题也就是nature级别。

当然，女性的个体差异这种问题的确存在，但是既然统计数据一般是44-54之间，所以，出现这种67的概率应该是小的很，因此，这种极端例子，值得重视。

但是后者的话，那是诺奖级别的，因为这意味着，衰老的人体内，他们的干细胞还是可以激活的，这是真正的人类生命之泉。

那么，这就意味着，可能未来我们真的可以通过激活人体的干细胞来解决很多事情，甚至很多现在棘手的疾病都不是问题了，毕竟干细胞，尤其是胚胎干细胞，那可是几乎万能的啊。

当然，到目前为止，仍未证明后者是对的。

之所以了解这个问题，是因为我一个朋友就在做这方面的研究，不过他们用的是小鼠，虽然也发现了一些有意思的现象，也发了如cell stem cell这种论文，但是还是缺乏足够的证据支持这些结论。

最后，发现大家都在关注老人该不该生的问题？？？是我的关注点不对么？