营销分析员想要预测高尔夫球杆的销量。分析员收集以前的销量数据以预测该产品在接下来 3 个月内的销量。

  1. 打开样本数据,高尔夫球杆一号木销量0.MTW
  2. 选择统计 > 时间序列 > 分解
  3. 变量中,输入销量
  4. 季节长度中,输入 12
  5. 模型类型 下,选择 加法
  6. 选择生成预测。在预测点数中,输入 3
  7. 单击确定

解释结果

时间序列分解图显示模型预测的序列末端数据过低。这表明分解功能未对趋势或季节性模式进行充分的建模。分析员应当尝试使用 Winters 方法来确定它是否提供了更好的数据拟合。

销量 的时间序列分解

方法 模型类型 加法模型 数据 销量 计算字长 (Length) 48 缺失数据数 0
拟合趋势方程 Yt = 173.06 + 2.111×t
季节性指数 周期 指数 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
准确度度量 平均百分误差 (MAPE) 7.265 平均绝对误差 (MAD) 16.621 平均偏差平方和 518.119
预测 周期 预测 49 233.672 50 246.367 51 255.312 52 264.256 53 283.659 54 334.396

销量 的时间序列分解图

分解 - 销量 的分量分析

分解 - 销量 的季节分析

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