多算胜，少算不胜
计划不周全好过完全没有计划
《孙子兵法》说，“夫未战而庙算胜者，得算多也；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况于无算乎！吾以此观之，胜负见矣。”
在军事战争中，在开始战争前谋划周全的开战之后就会取得胜利，而在战前没有谋划周全的开战后就会失败，谋划周全的能胜过谋划不周全的，更不要说在战前没有谋划的。
这是预测价值在军事战争中的深刻表述，也可以完全应用在今天的商业竞争中。
大名鼎鼎的ZARA以“快时尚”著称于世，从时装业的经验看，ZARA是用科学的预测体系+科学的首单计算方法+出色的快反补单体系,实现了快时尚战略及对库存的良好控制。
其建设快反体系的初衷是因为认识到对于时尚的预测不准才加以快反弥补，但即便如此，进行科学预测却是无论如何形容重要性都不为过。
工善其事，先利其器
十几年来，科学预测方法在逐步被中国优秀企业所应用，以联想为例，过去从其各个事业部的运作来看，销售预测有着很大的偏差，有的事业部竟然有高达100%的偏差，好的事业部的偏差也在30%到40%的水准上。
其主要原因是市场需求变化比较大，不可能依靠人为判断对市场需求状况有一个合理的分析；同时缺乏一个很好的对销售历史数据积累的方法，缺乏一套好的销售预测统计和分析的工具。
联想公司在加强数据统计积累并采用科学预测方法之后预测精度有较大提高，偏差可以达到20%左右。
在国美电器，先进的定量预测方法也曾得到了应用，在多元回归等7种数学模型的比较研究基础上，平均短期月度预测精度可以达到15％，个别年份精度甚至高达3.6％（从预测学角度属于高精度预测，但存在有一定的偶然成分）。
中国女装龙头企业拉夏贝尔，在多次计算机数学建模基础上，从六种模型中重点应用了Winters指数平滑方法和ARIMA模型。
两种模型预测对比
相较之下，ARIMA模型比WINTERS模型更适合用于后期销售额预测
2014年中旬在55个月的历史销售数据基础上，结合春节因素和季节指数进行预测，最终计算出：Winters模型的当年月度 MAPE（平均绝对百分误差）为10.54% ，属于良好预测；而ARIMA模型MAPE为5.10%，更属于高精度预测，均可投入实战应用。
定性预测VS定量预测
商务预测主要分为定性预测方法和定量预测方法。定性预测方法主要根据人的主观判断来做出预测。常常无法对这些主观判断进行精确的数字描述。定量预测方法涉及历史数据的收集或者相关数字模型号建立。
定量预测方法涉及历史数据的收集或者相关数字模型号建立，人们利用这些数字模型通过自变量（先导性变量）做出预测。
一般来说，定性预测更适用于长期预测，而定量预测较适用于中、短期预测。
预测非决策唯一依据
小心“人性弱点”中的预测责任分散
通常情况下，企业往往过于看重经理人的主观意见，优点是将管理人员的聪明才智汇集，不足之处是高管的观点会左右其他人发表自己的意见。预测责任的分散更会导致这些经理在发表自己的意见时过于草率，存在“搭车”现象。
正因为此，我们更要对商务预测有正确的理解：
预测本身不是目的
预测的目的是降低决策失误的概率，所以预测仅仅是企业决策过程中的一个必要的环节，是提高决策科学性的手段。
虽然预测的结果与实际存在一定的误差，但科学预测总是有利于产生好的结果，尤其是定量预测，往往比主观预测准确精度得多。如果能够在定量分析的基础上进行定性分析，将有助于使各项决策更加科学合理，将决策失误降至最低；
预测要基于“绿色数据”
预测应在占有详细数据资料的基础上进行，只有深入细致地了解事物的过去和现在，才有可能较准确地判断它的未来。
这里需要强调一个绿色数据的概念，绿色数据是指数据真实准确、统计口径科学且前后一致，否则错误数据将导致错误判断，不利于科学决策。
允许预测结果与事实存在误差
预测应是在利用现代科学方法对过去和现在的资料进行详细分析的基础上得出的，并不是凭某些人主观猜测的；预测的结果与实际事实之间肯定存在一定的误差，它是决策的主要参考资料之一，并不是唯一的依据。
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