数据预测分析方法课件

1、作为数据预测分析主题之一的时间系列预测、sui Liping、1、PPT学习交换、数据预测分析的两个主要方面：时间系列预测回归分析预测、2、PPT学习交换、内容介绍、衡量构成时间系列概念和时间系列预测的阶段预测准确度的指标移动平均模型和指数平滑模型趋势预测模型季节指数模型、3、时间序列时间序列是在一段时间内不同时间观察到的变量的集合。这些观测按时间顺序排序，并且时间点之间的间隔相同。可以是年、季度、月、周、日或其他期间。典型的时间系列包括按年度、季度、月、周、日列出的商品销售量、销售或现有量、按年度列出的省(州)或国家(地区)的国民生产总值、出生率等。4，PPT学习交换，5，PPT学习交换，1

2、，时间序列预测概述，2。时间序列预测方法定性分析方法定量分析方法外推方法：在时间序列观测中寻找波动规律和趋势，外推这些规律或趋势，以确定未来的预测值。移动平均和指数平滑趋势预测方法季节指数方法因果关系：查找变量观测和基于参数观测的时间系列之间的函数相关性(因果/回归分析)，然后使用此函数关系和参数的估计值确定变量导致的预测值。6，PPT学习交换，1，时间系列预测概览，无趋势，线性趋势，非线性趋势，季节组件，3。时间系列组件趋势组件：显示长时间内时间系列的变化趋势季节组件：反映一年或更长时间系列的规则变化循环组件：反映一年或更长时间系列的规则变化不规则组件：反映上述三个组件的时间系列变化，7，P

3、PT学习交换，2，时间系列的预测阶段，第一步，确定时间系列的类型，即分析时间系列的组件(第二，选择相应的方法以生成预测模型如果时间系列不包含趋势和季节组件，则选择移动平均或指数平滑方法如果时间系列包含趋势组件，则选择趋势预测方法如果时间系列包含季节组件，则选择季节指数方法第三阶段，评估模型准确度，确定最佳模型参数第四阶段，按需预测，8，PPT学习交换，3，移动平均模型和指数平滑模型围绕固定层波动1.移动平均模型以平均值相互抵消每个时间点观测中的随机因素，将稳定性水平的预测作为包括当前时间在内的n个时间点观测的平均值(应选择将n MSE最小化)，9，PPT学习交流，示例1)表中所示，在Excel

4、工作表中建立了汽油批发商预测过去12周汽油销售值的移动平均预测模型。请预测第13周汽油销售。示例：移动平均模型，10，PPT学习交换，3，移动平均模型和指数平滑模型，11，PPT学习交换，3，移动平均模型和指数平滑模型，2。指数平滑模型(改进移动平均预测模型)，在平均计算中为不同期间观测设置不同的权重：最近加权较大，将来加权较小，12，PPT学习交流，第三，移动平均模型和指数平滑模型，指数平滑迭代算法，13，PPT学习交换，示例：指数平滑模型、14、PPT学习交换，示例：使用控件解决最佳跨度和最佳平滑指数，示例4/5)使用示例1中的数据，在Excel工作表中使用函数和控件设置控制行程范围、平滑

5、指数的移动平均模型和指数平滑预测模型，以预测第13周的汽油销售量。使用MSE寻找最佳跨距和平滑系数的方法有哪些？对于包含、15、PPT学习交换、4、趋势预测模型和线性趋势组件的时间系列，可以按如下方式显示每个期间的预测变量值以及这些期间之间的线性相关性：使用将平均平方误差设为MSE最小值的原则确定系数a和b，就可以得到线性趋势方程。每个Xi的估计值：16、PPT学习通信、4、趋势预测模型、解决A和b的三种方法：使用Excel内置函数INTERCEPT()和SLOPE()使用数组函数LINEST()解决计划，18，PPT学习交换，5，Holt模型，19，PPT学习交换，如holdt预测模型，示例

6、6 2年内商场每月空调销售数据见下表。假设商场空调去年最后一个月的销售额为42，去年销售额的平均月增长率为2.93。请制作霍尔特模型，预测购物中心未来的销售情况。购物中心每月空调销售，20，PPT学习交换，6，季节指数模型，线性和季节组件的时间序列，必须分解其组件。此分解基于以下乘法模型：其中Tt表示趋势组件，St表示季节性组件，It表示不规则组件。由于不规则组件不可预测，因此预测值可以表示为趋势组件和季节组件的乘积。21，PPT学习交换，6，季节性指数模型，建立季节性指数模型的一般步骤：计算第一阶段，每个季度(季度、月等)的季节性指数St。第二阶段，将时间序列的每个观测除以相应的季节指数，以消除季节影响。第三阶段，您将创建适用于消除季节影响的时间系列的趋势模型，并使用此模型进行预测。第四步是将预测值乘以季节指数，以计算具有季节性影响的最终预测值。22，PPT学习交流，如季节指数模型，例7一家工厂过去四年空调的销售情况如下表所示，这些数字有明显的季节变动，想建立预测第五年各季度空调销售量的季节指数模型。4年内每个季度的电视销售量表、23、PPT学习交流，如季节性指数模型、24、PPT学习交流，如季节性指数模型、5年工厂纳税情况右表所示，这些数据具有明显的季节性变化，请创建预测未来5年纳税情况的季节性指数模型。25，