经常听到行业咨询公司的专业人士说，他们在项目中为了解决某一问题进行了建模分析，这里的建模究竟指的是什么?

举个实际例子，最简单的，就是市场预测模型。为了预计未来市场的一系列数据，要利用现有的数据来分析。因为最终要在数据表上把数据体现出来，即使是拍脑门出来的还是应该有一定的逻辑来反推验证的，总不能天天拍脑门。

比如，客户需要了解，我国2025年的发电用煤量会是多少，怎么来搭建这个模型?

1. 首先想预测发电用煤量，应详细分析它是由几个因素，什么因素构成的，了解到它的影响因素有两个：一个是煤电的需求量，一个是煤炭供电效能。

2. 那么煤电的需求量是什么来决定的?可以知道，是由总耗电量和煤电比率决定的。

3. 那总耗电量取决于什么呢?假设一个是GDP，一个是用电密度。

4. 好的，现在我们知道了发电用煤量取决于哪几个因素，接下来，就是GDP的预测、用电密度的预测、煤电比率的预测、煤炭供电效能的预测。最后就要从权威渠道搜集这几个方面的数据，整合到一张excel表里面，互相关联，大致一个粗糙的模型就搭建好了。

5. 以后要做的就是不断地调整参数，来验证我们的结果和各方面预计的结果能否匹配，逻辑是否合理。

这样的模型还有很多，比如一家汽车公司计划未来10年如何在全国范围内建立4s店，那就得搭建模型来估计每一个地区未来汽车需求量的增长。一个钢铁企业需要了解全国不同行业对不同钢材的需求趋势，也需要搭建一个模型。

搭建模型既是做行业咨询的入门必修课，也是相当神烦的一件事情，不过搭建出第一个模型的时候，那是非常有成就感的。

这种市场预测(市场容量)的模型可以说是最简单的模型。金融行业的估值模型，DCF等远比这个复杂得多。搭建模型比较重要是在搭建之前要把影响结果的因素想清楚，之间的逻辑关系搞明白，所谓MECE，这样对于以后数据输入、输出和微调都比较方便。

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