进行销量预测
利用移动平均或者指数平滑是不适用的。
8.1时间序列
简介：
时间序列就是按时间顺序排列的一组数据，是家奴序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术
特点：
假设事物发现趋势会衍生到未来；
预测所依据的数据具有不规则性；
不考虑事物发展之间的因果关系
最终目的:
是要通过分析序列进行合理的预测，做到提前掌握其未来发展的趋势，一次为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提
移动平均法：
是一种简单地平滑预测的技术，他的基本思想是：根据时间序列资料逐项推移，以此计算包含一定相熟的序时平均值，来反映长期的趋势，但方法不适合预测具有复杂趋势的时间序列。
指数平滑法：
是移动平均方法的改进方法，通过历史数据的远近不同赋予不同的权重进行预测，但在实际应用中，指数平滑法的预测值同城会之后实际值，尤其是所预测的时间序列存在长期趋势时，这种滞后的情况更加明显。
----通常情况下，一个时间序列可能包含四中因素，。他们会通过不同的组合方式影响时间序列的发展变化。
时间序列的四种因素
四种因素相互独立，及时间序列是由四种因素直接叠加而形成的，
可用加法模型表示：Y=T+S+C+I
四种因素相互影响，挤时间序列是综合四种因素而形成的，
可用陈发模型表示：Y=TxSxCxI
注释:我们通常会遇到时间徐磊都是基于惩罚模型而存在的。其中，原始时间序列值和长期趋势可用绝对数表示，季节变动，循环变动，和不规则变动则用相对数（通常是变动百分比）表示。
网友评论