供应链优化：需求预测_（10）.历史数据分析与趋势识别.docx

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历史数据分析与趋势识别

引言

在供应链管理中，历史数据分析与趋势识别是需求预测的基础步骤。通过对过去的数据进行深入分析，可以识别出潜在的趋势和模式，从而为未来的需求预测提供有力的支持。本节将详细介绍如何利用历史数据进行分析，并识别出关键趋势。我们将探讨数据预处理、时间序列分析、趋势识别方法以及如何利用人工智能技术来提高分析的准确性和效率。

数据预处理

数据清洗

历史数据往往是杂乱无章的，可能包含缺失值、异常值和重复记录。数据清洗是确保数据质量的关键步骤。以下是一些常见的数据清洗方法：

处理缺失值：可以使用插值方法、删除缺失值或填充默认值来处理。

处理异常