한 마케팅 분석가가 골프 드라이버의 판매를 예측하려고 합니다. 이 분석가는 향후 3개월 간의 제품 판매를 예측하기 위해 이전의 판매 데이터를 수집합니다.

  1. 표본 데이터골프드라이버판매0.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 시계열 > 분해을 선택합니다.
  3. 변수판매량을 입력합니다.
  4. 계절 길이12를 입력합니다.
  5. 모형 유형에서 가법을 선택합니다.
  6. 예측 생성을 선택합니다. 예측 수3을 입력합니다.
  7. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

시계열 분해 그림은 모형이 계열의 끝에서 데이터를 과소 예측한다는 것을 보여줍니다. 이는 분해가 추세 또는 계절 패턴을 적절하게 모형화하지 않는다는 것을 나타냅니다. 분석가는 Winters의 방법을 사용하여 데이터에 대한 더 나은 적합치를 제공하는지 여부를 확인해야 합니다.

판매량에 대한 시계열 분해

방법 모형 유형 가법 모형 데이터 판매량 길이 48 결측값 개수 0
적합된 추세 방정식 Yt = 173.06 + 2.111×t
계절 인덱스 기간 인덱스 1 -42.8472 2 -32.2639 3 -25.4306 4 -18.5972 5 -1.3056 6 47.3194 7 84.1111 8 30.5278 9 23.2361 10 4.1111 11 -22.8472 12 -46.0139
정확도 측도 MAPE 7.265 MAD 16.621 MSD 518.119
예측 기간 예측 49 233.672 50 246.367 51 255.312 52 264.256 53 283.659 54 334.396

판매량에 대한 시계열 분해 그림

분해 - 판매량에 대한 성분 분석

분해 - 판매량에 대한 계절 분석

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