概述：

隨著科學技術的發展和社會上各企業之間的競爭越發激烈的大背景下，各企業普遍性的采用了各式各樣的管理信息的系統；應運而生的問題就是在企業的系統中累積了大量的歷史數據，這些歷史數據沒有得到企業的有效重視，只是被簡單的存儲在企業信息系統的數據庫中。對于這些數據，各企業只是進行一些傳統的操作來得到一些表面的信息，并沒有挖掘出這些數據中更深層次的信息。在以往，企業在數據的收集和管理方面耗費了大量的精力，但是現在的企業用戶更想通過對已有的數據進行整理分析，希望能從中發現更深層的信息，以獲得更多的利益。

時間序列預測，從統計意義上來講，是按照時間的先后順序，將某個指標在不同的時間上的數據依次有序排列而得到的數列，這樣的數列受到某些因素的影響會展現出一些隨機性，該數列中各個數據之間會存在一定程度的依賴關系。分析時間序列，得到其內在的規律，這在預測未來行為方面，具有深刻的意義和重大的價值。

案例與數據

傳統的銷售預測，企業需要指派專門的人員去負責，并且對該人員的素質和經驗有很高的要求，不僅如此，計劃員為了提高銷售預測的準確性，往往也需要收集大量的主觀和客觀、定量和定性的信息，從而耗費了大量的人力、物力、財力。而時間序列預測算法則能夠很好的改善這一狀況。

某企業市場部想預測某產品未來幾個月后的銷售量，以便于決策層做出相應并準確的計劃和決策，市場部收集了最近4年的歷史月銷量數據如圖1所示。根據所提供的數據，采用分解算法來預測幾個月的銷售量及其發展趨勢。本案例使用到國工數據大腦中的時間序列預測算法中的分解組件。該組件包含兩個模型：乘法模型和加法模型，本次采用乘法模型進行舉例分析。

圖1 最近4年的月銷售數據

國工數據大腦分析過程

使用國工數據大腦組件會讀取EXCEL文檔里的數據。

圖2

使用系統已集成好算法的分解組件，進行數據的時間序列預測分析處理。對組件參數進行設置，模型類型配置為乘法模型；影響因素配置為季節加趨勢；季節長度配置為12；預測點數配置為6；隊列容量設為100。單擊運行，從調試界面查看運行結果。

圖3

分析結果

圖4

圖5

圖6

數據大腦自動生成擬合趨勢方程，其方程為 （見圖4），通過方程計算出擬合值（圖7紅色實線）與觀測數據曲線（圖7藍色實線）比較接近，表明其擬合效果較好，其趨勢走向緩慢上升（圖7綠色實線），符合數據的發展趨勢，說明可以相信接下來幾個月的預測值。

為了能夠反映出季度和總平均值之間的關系，我們采用季節指數作為指標，當季節指數大于1時，說明該季度的值高于總平均值；反之則低于總平均值。當序列的季節指數近似等于1，說明該序列沒有明顯的季節效應。在本次案例中，二者之間的關系較為穩定的，結合圖6左上進行如下分析：6-9月份季節指數是大于1為銷售旺季，其中最高的是7月份是銷售的最高峰。同時參考原始數據序列圖（見圖5左上圖）以及去除趨勢后數據的序列圖（見圖6右上圖和圖5右上圖）也可得出相同的規律。

采用分解算法進行分析時，通常會將時間序列趨勢分解成如下三個方面：長期變動趨勢（見圖5左下圖）、季節變動趨勢（見圖5右上圖）和不規則變化趨勢（見圖5右下圖）。對比上述圖片，可以得出數據中確實存在趨勢分量和季節性分量。同時從原始數據序列圖及去除季節分量后的季節性調整數據序列圖（見圖5左下圖）可見，該產品的銷量呈緩慢上升的趨勢，如圖7中的綠色直線。

圖7

由圖7我們不難看出，該企業某產品銷量來逐年增長（綠色實線）。國工數據大腦基于對原始數據的一系列分析，推測出某產品未來幾個月的銷量數據（紫色實線）呈上升趨勢。

時間序列預測的作用

1.幫助企業制定合理的經營決策。

企業要制定出正確的合理的經營決策，前提是要有對未來科學的、準確的預測。時間序列預測是以企業的歷史數據、現在的發展過程為前提，以其理論方法和技術支持為基礎去研究企業未來數據的變化。為經營策略的制定提供科學的方法和理念依據。預測結果越精確，企業制定出正確經營決策的可能性就越大。

2.幫助企業提升市場應變能力。

企業要想提高市場競爭力，一方面要把握住現有的市場，另一方面也需要能夠預知將來的市場，有良好的市場應變能力。時間序列預測就可以對未來市場需求的預估和判斷。企業可以隨時了解市場上各商品的供求變動情況及趨勢的同時，及時把握住市場契機，正確地選擇或調整生產經營方向，以次來提高市場競爭力。

3. 提高企業經營計劃的可行性和經濟效益。

企業生產經營活動的核心是提高經濟效益，而經營計劃是否可行直接關系著經濟效益是否能夠提高。時間序列預測除了在生產經營活動方面發揮重要作用之外，企業架構也對其有不同程度的需求。

名詞解釋

時間序列：時間序列是指均勻時間間隔上的觀測值序列。

預測：預測是一種在時間序列分析中廣泛使用的方法，用于預測指定時間段內的響應變量。

模型的選擇：當數據中季節性模式的量值取決于數據的量值時，選擇乘法模型。當數據中的季節性模式的量值不取決于數據的量值時，選擇加法模型。

季節指數：季節指數是用簡單平均法計算的周期內各時期季節性影響的相對數。

分解：分解可以將時間序列分為線性趨勢、季節性和誤差分量，并提供預測。

去除趨勢：去除趨勢的值是指刪除了趨勢分量的數據。等于觀測值除以季節性值（乘法模型）。

殘差：殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值（擬合值）之間的差。

分量分析：分解過程分析各圖中序列的趨勢和季節性分量。

季節性分析：分解過程分析時間序列每個季節中季節性指數和變異。

適用范圍

一般來說，可以在時間維度上連續表示的數據都可以成為時間序列的分析對象，例如：銷售預測、采購的價格量化交易、設備損壞性的預測和評估、某產品的消費預測等。