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时间序列分析与预测
1.时间序列分析基础
时间序列分析是统计学中的一种常用方法,用于分析和预测随时间变化的数据。在供应链优化中,时间序列分析可以帮助企业预测未来的需求,从而更好地规划生产和库存。时间序列数据通常是一系列按时间顺序排列的观测值,例如每日销售额、每周库存量、每月客户订单等。
1.1时间序列的组成成分
时间序列数据通常包含以下几个组成部分:
趋势(Trend):数据随时间的长期变化方向,可以是上升、下降或平稳的。
季节性(Seasonality):数据在特定时间间隔内表现出的周期性变化,例如每年的节假日销售高峰。
周期性(Cyclicali
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