我的數據分析生活

分析階段是數據驅動的“建模”，中間會有統計分析、模擬等。

數據驅動的建模，需要最後能看到數學式。這是根本原則。

任何的統計分析，或者用了一堆檢定，都是為了確認該建模是在科學的檢查下是可信的。

這也是為什麼統計檢定是搭配“篩選”功能使用。

在建模完成後，才能“模擬”。你沒有數據本身的模型（即數學式），沒有讓數據挑選模型的選擇，而是自己認定（包含專家群認為特定方法和模型），即使經過統計分析，也不能說是完成數據驅動建模。更不能成為AI模型的底層。

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你真的知道數據分析嗎？

你認識的數據分析是流程，還是階段呢？

流程從蒐集、處理、整理、分析、解讀，分成這些階段。通常使用一些軟體或大數據的技術都是在前三個階段。

至於分析階段，很多機構與專家都故意混淆名詞，將技術冠上“分析”，讓一般人或正在學習者以為前三階段就是分析。

特別是一些公司與機構，用文字與網頁說明，為其技術鍍金！

真拆開了就會發現，其演算方式與本質沒有改變。

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當多數投資商品都在all time high，預示的是實體與金融正在脫鉤。別以為這是好事。這反映的是制度性問題。但凡以「人權」做口號與原則的制度逐步走向崩壞。

這張圖最值得擔心的地方，即使給了錢，成長仍然有限。這代表經濟結構性問題仍在。

所以美國經濟，不在危機，不在復甦，而在「被貨幣支撐的中速老化」！

經濟還能動，但每一步都更仰賴政策。
這不是崩潰前夕，但也不是健康狀態。
看似降息救美國經濟，實則看M2的數量的水平已經暗示。

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第三點說的是M2「永久墊高」

如果 M2 只是回到疫情高點附近，那叫做修復。但現在是：
🔸突破
🔸站穩
🔸再往上
👉 這叫做制度性墊高。

這意味著可能有三個後果：
1️⃣ 每一次緊縮，代價都更大
2️⃣ 每一次寬鬆，風險都更高
3️⃣ 貨幣政策的容錯率快速下降
經濟對貨幣量水準的依賴，已寫進結構裡。

真正的風險，不在通膨

很多人還在問：通膨會不會再來？但：這不是最重要的問題。真正的風險是：

🔸高水準 M2
🔸高政策依賴

這會導致一個結果：經濟變得越來越需要貨幣，才能維持成長。這不是繁榮，這是結構性依賴。

貨幣政策可以做到：
1. 延後問題
2. 放大錯誤
3. 穩定短期

3/

2）斜率：貨幣方向穩了，但動能不足

現在的 M2 仍在上行，但斜率溫和、平滑、沒有爆衝。這代表什麼？
👉 聯準會非常清楚：再一次讓貨幣成長失控，通膨會立刻回來。所以現在的貨幣政策，不是刺激，而是「維持呼吸」。
這是一種極度保守的策略：不讓經濟倒下，但也不敢推它跑快。

3）M2「已經超過疫情高點」

這是最關鍵的一點：M2 的「水準」，已高於 COVID-19 時期的極端高點。這一點比斜率更重要。因為：
🔸斜率影響短期通膨
🔸水準決定長期結構
這代表美國經濟已無法回到疫情前的貨幣基準線下自然增長水平。即使通膨被壓下來，即使政策語言強調「正常化」，但貨幣量回不去。

2/

直接看美國M2週頻率的即時數據
短期趨勢看起來很快在變化
代表美國的M2調節快速
即使如此不難看出幾個重點：

1）
這不是短期風險，
而是制度位置的改變。

這張 M2 週頻短期趨勢圖，
真正重要的不是某一條線，
而是三件事同時成立：

🔸斜率被嚴格控制
🔸水準突破歷史極值
🔸政策行為高度依賴貨幣

👉 這不是循環，
👉 這是經濟體質的轉變。

1/

各自來解讀吧

相信年增率？那是新聞操控，產生投資商品價格波動用。

數據，最終要看原始數據真正的規律。

管你哪個大人物發言，只要不亂搞數據，不扭曲分析方法，按照方法要求與數據本質進行分析，數據會告訴你「關鍵時間」！

總結一句話：

美國失業率沒有失控！

也沒有被政策「硬拉走」！

而是照著一個已經很成熟的週期在走！

這種時候，最重要的不是猜政策，
而是看趨勢有沒有真的被打破。

目前看起來，還沒有。

分享給你參考。

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那政策有沒有影響？結論很直接：

川普的高關稅政策、製造業回流、排除非法移民、聯準會的降息行動，目前都沒有打破這個失業率週期。

政策有沒有影響其他經濟面向？可能有。但至少在 未經季節調整的失業率短期趨勢 裡：

👉 看不到結構性的改變。

最後補一個容易被忽略的小重點。如果你只看最近三個月：2025 年 9～11 月。失業率其實比前面三個月還低。

這也再次呼應前面那句話：趨勢還在，週期穩定。

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3️⃣ 9月，其實是另一個關鍵訊號

在 AI 檢測的過程中，我發現一件很有意思的事：在2025年3月這條趨勢線內，2025年9月，又形成了一個新的趨勢起點。

這也正是為什麼：
👉 10月補值，不會影響整體判斷

因為趨勢不是靠單一月份撐起來的。如果你把時間拉長來看，會看到一個很清楚的節奏：
🔸️2023年：9月
🔸️2024年：3月、9月
🔸️2025年：3月、9月
節奏幾乎固定。這代表什麼？
👉 美國失業率，已經進入穩定的週期結構。

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2️⃣ 2025 年 3 月開始的趨勢，正在「變平」

這條短期趨勢線：

從 2025 年 3 月 開始一路延續到 11 月，但重點在「斜率」。

截至 2025 年 7 月
👉 月均上升 0.13%

加上 8～11 月 的資料後
👉 月均只剩 0.04%

意思很簡單：

失業率還在這條趨勢裡，但上升速度已經明顯放緩。

趨勢，正在被「拉平」。

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接下來，重點來了！

1️⃣ 未經季調的失業率，本來就有很強的「週期性」

如果你長期觀察未經季節調整的失業率，會發現一件事：

幾乎每一年都會出現 兩次短期趨勢的起點。

這不是異常，而是這組數據「本來就長這樣」。

所以看趨勢，不能只看單月跳動，
而是要看「趨勢線什麼時候開始、什麼時候結束」。

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美國失業率的短期趨勢，其實已經進入「穩定週期」，不論是高關稅、製造業回流，還是降息，都沒有改變它。

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為什麼我可以這樣說？

這次更新的是 截至 2025 年 11 月 的美國失業率短期趨勢分析。用的是「未經季節調整」的失業率數據。

中間有兩個你可能會在意的問題，我先幫你講清楚：

🔸️美國政府一度關門，數據更新變慢

🔸️9 月、11 月都有數據，但 10 月缺值

怎麼辦？很簡單。

9 月是 4.3%，11 月也是 4.3%，
所以用內插法補上 10 月 = 4.3%。

重點是：補不補這個 10 月，短期趨勢都不會改變。

1／

趨勢的月均增減變化從2018年到2025年(1到9月)：

2018: 61.32億美元 (增速最慢)
2019: 70.34億美元
2020: 111.49億美元 (增速最快)
2021: 95.45億美元
2022: 74.76億美元
2023: 77.24億美元
2024: 88.86億美元
2025: 83.37億美元

靜候走完2025年，完整數據再來計算短期趨勢的月均增減量，看看會不會超過2024年(笑)。

2／

今天看看美國零售銷售當中的零售貿易金額數據短期趨勢情況吧。

這是未經季節調整的數據，經過MathAI運算得到精準的短期趨勢後，我們可以看到穩定的一段段週期性短期趨勢。

週期特徵：每年就是一個週期，就是一段短期趨勢。

1／

#經濟 #財經 #美國 #零售 #需求 #市場 #消費 #銷售 #數據 #數據分析 #AI數據分析 #AI #MathAI #USA #retail #data #demand #sale #useconomy #economywatch

我對美國勞動市場的看法跟聯準會和多數媒體不太一樣。

美國勞動市場規模擴張（看就業人數，未經季節調整），但內部正在調整（看失業和裁員等數據，未經季節調整）。

美國非農職缺人數(千人)短期趨勢

未經季節調整的數據顯示最新趨勢從2025年1月到10月，平均每月增加33.69千人。圖中最新趨勢的前5段趨勢皆為下降趨勢。

注意最新趨勢的期間。

這或許是川普用強硬態度對全球課徵新關稅與對美國經濟有信心的數據支持吧。

美國進口物價指數短期趨勢

資料來源：https://fred.stlouisfed.org/series/IREXPET

數據期間：2020年5月到2025年9月

2022年12月到2023年10月，11個月內平均每月下降0.261。

2023年11月到2024年4月，6個月內平均每月增加0.329。

2024年5月到2025年2月，10個月內平均每月增加0.185。

2025年3月到2025年9月，7個月內平均每月增加0.011。

有意思的應該是關稅政策後進口物價指數增長速度低於過去從2023年11月開始的兩段短期趨勢增長速度。

Short-term trend of import Price Index (End Use): All Imports Excluding Petroleum. the latest trend is from Mar. to Sep., 2025 with a monthly increase of 0.011 on average. #price #usinflation #mathai

Short-term trend of import Price Index (End Use): All Imports Excluding Petroleum. the latest trend is from Mar. to Sep., 2025 with a monthly increase of 0.011 on average.

#price #usinflation #mathai

我分享的圖就是醜，沒有別人的漂亮。

我分享的是數據分析後的資訊。
我用短期趨勢線，清楚地當作時間下的基準。

讓讀者有清楚且精準的基準去觀察數據。

更精細的是每條短期趨勢線都有數學式。

我僅提供最新的短期趨勢斜率(平均每週變動、平均每月變動、平均每季變動、平均每年變動等)。

如果你喜歡看公告值和預期值比較，看據此寫出來的分析文，這可能要小心，因為那樣的媒體文章多數是為了推動股市波動用。

如果單看兩個數字比較以決定事情，那學術研究幹嘛各自山頭在努力，是吧？

看了一下，聯準會講勞動市場指標用季節調整後。

在有MathAI抓出精準短期趨勢的情況下，我選擇用不會改變太久遠的未經季節調整數據。即使有季節和週期波動，也能精準抓出。

說通膨不嚴重？

確實，還得等是否為循環上下震蕩，或者上去，繼續上去。

那些，看看就好。

數據已經顯示目前的情況。如我先前在別處說的：看M2，看聯準會總資產，看失業率，看通貨膨脹率指標。

這些告訴所有人：聯準會是聯邦政府最後的買方，要概括承受美國所有爛攤。

只為了「大到不能倒」，加上「美國會衰退」的封印詞語，讓應該是市場機制調節的正常結果，變成風險奇高。還要將風險外溢，形成金融式和跨國式分散風險。

隨媒體評論四秒的馬斯克人形機器人跑步影片吧！

對我來說，只要現在生成式AI的核心不回歸到「讓數據自己說話」、「讓數據尋找屬於它自己的數學模型」，那一切的風險可不是檯面上那麼簡單🙄

什麼美國穩定通膨？
看清楚短期趨勢
多穩定的上升趨勢
剩下的都是政治操作
看再多的媒體宣發都一樣

用短期趨勢看到PCE物價指數年增率的季節調整

去年下半年到現在，調整的起始不變，都是2019年11月。

美國天然氣和汽油價格下降，但不表示沒有物價膨脹。

有人一直在用第一張圖講日銀情況。說這樣的數據時間是什麼時候，然後日銀縮表，搭配日銀宣布縮表的年月，表示政策延後執行是常態。

不開心！用數據去找短期趨勢。很抱歉。他們講得不真實。數據短期趨勢自己說2024年6月宣布政策的年月就是趨勢開始。

#MathAI 就是在迴歸分析方法下那麼客觀又精準告知。沒錯，還有數學式和統計係數保證。