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文档简介

BusinessDataAnalysis商务数据分析什么是趋势分析？趋势分析是在已有数据的基础上，对未来一定时期内的市场需求、发展趋势和影响因素的变化做出判断，进而为营销决策服务。它一般适用于产品核心指标的长期预测及跟踪，比如点击率、成交金额、活跃用户数等。图表趋势预测法时间序列预测法时间序列预测法时间序列预测法是一种回归预测方法，是把统计资料按时间发生的先后顺序排序得出的一连串数据，利用该数据序列外推预测对象未来的发展趋势。时间序列预测法简而言之，时间序列预测法就是根据时间发展进行预测。如按年、季度、月、周、日统计的商品销量、销售额或库存量。12一方面，承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面，充分考虑到偶然因素的影响而产生的随机性，为了消除随机性的影响，时间序列预测法利用历史数据进行统计分析，并对数据进行适当处理，进行趋势预测。基本原理时间序列预测法时间序列预测法基本特点（1）假设事物发展趋势会延伸到未来；（2）预测所依据的数据具有不规则性；

（3）不考虑事物发展的因果关系。

时间序列预测法收集、整理历史资料，编制时间序列绘制图形

建立预测模型，进行预测计算评价预测结果进行这项工作的要求是：时间序列要完整、准确；各数据间应具有可比性，要将不可比的数据整理为可比数据；如果在时间序列中存在极端值，要将其删除。要把时间序列绘制成统计图以便更好地体现变量的发展变化趋势和统计数据的分布特点。选择预测模型时主要考虑预测期的长短、时间序列的类型、预测准确度的大小、预测方法的实用程度。从统计检验和直观判断两个方面，对使用统计、数学方法取得的预测结果进行评价，以判断预测结果的可信程度以及是否切合实际。一般步骤时间序列预测法的主要方法确定性时间序列预测法随机时间序列预测法确定性时间序列预测法有季节波动法、移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑法、自适应过滤法、直线模型预测法、成长曲线模型预测法等。随机时间序列预测法是通过建立随机时间序列模型来预测，方法和数据要求都很高，精度也很高。时间序列预测法时间序列预测法主要方法季节波动法移动平均法指数平滑法又称季节周期法、季节指数法、季节变动趋势预测法，是对季节波动的时间序列进行预测的方法。是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的常用方法。指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础，引入

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