“所以，在做时间序列分析之前，我们应该首先要对数据进行整理。比如极端值，通常我们的处理手段是将出现极端值的月份的数据暂时剔除，然后将前后两个月的数据加总求平均作为这个极端值月份的模拟数据。这样，极端值不就被平滑掉了？”我笑着望着她。

初初惊讶道，“原来是这样啊？”

我点点头，继续道，“接下来是季节性影响因子了。”

我将销量的数据排成一列，又在销量的数据旁边新建了一个指标，取名叫“移动平均月份”。然后以第一年的第12月作为新指标序列的第一个月份数据，将第一年的12个月数据加总求平均。在检查完我输入的公式后，鼠标移到表格右下角，使得指标箭头变成“十”字型后往下拖动，拖出了一系列数据出来。

“你看，这列新的数据就是移动平均数值。它以年为单位，剔除了季节性变化。然后，我们再做一条折线图试试看。”说完，我作出了一条近似弧线的折线图出来。接着，我又在直接在excel里点击了趋势线这个选项，并在下拉选项中选择了r平方和公式选项，这个时候，这个新的折线图中又出现了一条弧线以及方程式。

“看到没？这条弧线就是我所建立的趋势线，而旁边的这个方程式就是我模拟出来的趋势预测方程式。你再看看这个r平方，统计学专业术语叫做‘相关系数’。一般只有当相关系数大于085时，我们才会认可这个趋势方程式。它代表这个趋势方程式可以85%以上代表整个趋势线。”我解释道。

“而你在看，我做的这条趋势线的r平方是0998。那就说明这条趋势线几乎可以完美地预测接下来的月份数据了。只是，所预测的月份是移动平均值。所以，我们还要再反向算出单月的预测数据

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第89章 给我的女神上课（中） (第2/3页)

端值和季节性变化的影响。”

说到这里，我停顿了下，以为她会问点什么。不成想，她一副“请君详解”的表情。

好吧，谁让我这么不矜持呢？

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