数据的粒度对于预测和规划有着重要的影响。粒度是指数据所涵盖的时间跨度或者空间范围，数据粒度的不同会对预测和规划产生不同的影响。
首先，数据粒度的选择会影响到预测的准确性。通常来说，数据粒度越细，包含的信息越丰富，可以更好地捕捉到变化的趋势和规律，从而提高预测的准确性。例如，如果我们用每小时的销售数据来预测未来一周的销售情况，相比于每天的销售数据，每小时的数据能够更准确地反映销售的波动和变化，提高预测的准确性。
其次，数据粒度的选择也会影响到规划和决策的效果。在制定规划和决策时，需要根据不同的情况选择合适的数据粒度。如果数据粒度过细，可能会导致信息过载，增加决策的复杂性；而如果数据粒度过粗，可能会忽略一些重要的细节，影响决策的有效性。比如，在制定生产计划时，如果只有每月的销售数据，可能无法充分考虑到季节性和周期性的影响，导致生产计划的不准确。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体的情况和需求来选择合适的数据粒度。在预测时，需要根据需要选择合适的粒度来提高准确性；在规划和决策时，需要权衡信息的完整性和复杂性，选择合适的粒度来提高决策的效果。
在实际案例中，可以通过对比不同粒度数据的预测结果和决策效果来说明数据粒度对于预测和规划的影响。比如，对比使用每日和每周销售数据的预测结果，或者对比使用每月和每季度的数据制定生产计划的效果，来说明数据粒度的选择对于预测和规划的影响。