1 目录 第十章 服装销售数据的时间序列分析 第一节 服装销售周期与波动分析 一、 时间序列涵义 二、 服装销售数据趋势变化观察 三、 服装销售数据季节性、循环性波动观察 四、 时间序列图观察 第二节 时间序列预测-指数平滑法 一、 时间序列预测的特点 二、 指数平滑法的含义 三、 指数平滑法的模型 四、 SPSS 的实现过程 第三节 时间序列预测-直线趋势法 一、 时间序列直线趋势的含义 二、 直线趋势预测模型 三、 SPSS 的实现过程 第四节 时间序列预测-季节分解法 一、 销售数据四种波动形式的分解 二、 季节分解的思想 三、 季节分解过程 四、 季节分解的SPSS 实现过程 五、 销售数据的预测 2 第第十十章章 服装销售数据的时间序列分析 服装销售数据的时间序列分析的目的是揭示服装销售数据在时间轴上的趋势变化与波动变化规律，为企业制定产品上市计划、进行产品销售预测、制定市场服务策略等提供分析模型或决策依据。 第第一一 节节 服装销售周期与波动分析 服装市场是典型的季节性销售市场，各种款式的服装都有其特定的销售周期，分析各类产品的销售周期，有利于企业制定正确的产品上市计划。此外服装零售作为服务性行业，其零售过程也具有周期性波动的特点，通过对销售波动规律的分析，有利于零售企业制定日程工作计划，提高服务质量。 一、时间序列涵义 销售数据的周期与波动分析实际上是将销售数据按照时间先后顺序，构造一个销售数据的时间序列，分析销售数据在时间轴上的变化规律。 1、服装销售数据时间序列 服装销售数据时间序列指将服装销售的每一笔业务按照时间顺序，以流水方式记录下来所形成的数据系列。时间序列经过数据整理之后可形成以下三种时间序列： 1）截面数据，如某一天的全部数据，表示一个基本时间单元上的数据，可反映基本时间单元上的销售变化规律。 2）时段数据，如一个月每天的销售数据，表示一段时期的数据，通常可以反映数据在特定时段上的变化趋势。 3）平行数据，如各个年度年指定月份的销售额，表示不同年份同一月份的销售额，是一组月份同比数据，可以过滤非趋势因素的影响，可比性较强。 2、销售数据时间序列构成 时间序列反映了销售数据随时间推移而呈现的变动，影响这种变动的因素很多，但只有哪些典型的、持续的影响因素对数据的变化会产生决定性的影响，并决定数据的变化规律。通常将这些因素引起的数据变化分为以下四种形式： 1）长期...
