四、不规则成分

不归因于上述三种成分，不可预期的随机因素，是不可预测的。大多数预测方法通过平均或平滑来消除。

既然知道预测分析的四种成分，那么，我们在做时间序列预测分析时，要遵循如下步骤：

第一步：确定时间序列的类型。

类型是由它所包含的成分决定的。大部分商业数据的成分是趋势或者季节。

（1）趋势成分。根据时间序列观测值数据，绘制出时间序列观测值随时间变化的曲线图。通过在该图上加入趋势线，来判断时间序列是否存在趋势成分，以及这种成分是线性还是非线性的。

（2）季节成分。要确定季节成分，至少需要两年的数据，而且时间序列观测值的时间间隔必须小于一年，比如季度、月、周或天。可以把两年的数据以两条曲线的方式绘制在以一年为时间轴的图中。下图中时间序列明显存在季节成分。

第二步：选择合适的方法建立预测模型。

第三步：评价模型准确性，确定最优模型参数。

许多预测模型都会用到一些参数。例如，移动平均模型中的移动平均跨度，指数平滑模型中的平滑常数等。选择不同的参数值会得到不同的预测值，从而影响预测的准确性。（课程中求间隔数）

第四步：按要求进行预测。

求出最优模型参数后，就可以在此基础上计算出未来时期的预测值。（比如回归方程等）

概括的讲，预测分析的常规思路：

1、识别数据背后的业务场景，非季节型or季节性；（两种方法）

2、清洗不必要的数据（重复/异常/空/缺失等）；

3、先作图，发现规律后，再选择合适的预测方法或模型；

4、如果是回归拟合出来的预测，需要观察R方的值。

学好预测分析的知识储备：

1、Excel函数如：SUM/SUMPRODUCT/预测函数；

2、规划求解原理和技能；

3、Excel数据分析工具库（回归分析原理）。

小结

预测分析，首先要作图观察数据趋势，再结合业务场景，判断是否存在季节性因素，如果不存在季节性因素，就用线性或曲线分析；如果存在季节性，就要求出季节性指数，然后用三种方法预测（分别是居中移动平均法、规划求解法、线性系数调整法）。、

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