1、移动平均法（MA）：该方法通过计算时间序列的平均值来预测未来值。它适用于平稳时间序列，但忽略了趋势和季节性。自回归模型（AR）：该方法假设当前值与过去值有关，通过拟合一个自回归方程来预测未来值。它适用于平稳时间序列，但忽略了趋势和季节性。
2、朴素预测法（Naive Forecast）当数据呈现出稳定的周期性，朴素预测法犹如直接接力，简单假设明日的值等于今日，即 yt+1 = yt，适用于数据波动不大的情形。
3、定性预测：定性预测属于主观判断，它基于估计和评价。常见的定性预测方法包括：一般预测、市场调研法、小组讨论法、历史类比、德尔菲法等。时间序列分析：时间序列分析是建立在这样一个设定基础上的，与过去需求相关的历史数据可用于预测未来的需求。历史数据可能包含诸如趋势、季节、周期等因素。
按Excel中的格式录入时间后，切换至“变量视图”界面，点击“类型”，会跳出“变量类型”对话框，类型选择“日期”，可以调整成你需要的时间格式即可。SPSS，“统计产品与服务解决方案”软件。
步骤1：打开SPSS软件并创建一个新的数据文件。步骤2：在Excel中打开包含日期数据的工作表。步骤3：选择并复制包含日期数据的列。步骤4：返回到SPSS中的数据文件，将光标置于要粘贴日期数据的变量列上。步骤5：在SPSS菜单栏中，选择编辑（Edit） 粘贴（Paste）。
spss数据自变量年份处理方法如下：在spss中打开数据集，点击“变量视图”，点击“新建变量”，输入变量名称，选择“数值”，点击“确定”。在spss中输入年份，并将其转换为数值型变量。在spss中使用数值型变量来表示年份，可以使用数值型变量进行统计分析，如求和、求平均值等。
删除掉原来格式为日期的那一列。综合一下各方的方法，spss版本不同可能实际效果不一，我的是低配版本，引用时间不兼容问题很大。具体方法如下：在excel设置单元格格式一栏下--自定义格式--空格方框输入格式yyyymmdd。
题主是否想询问“日期导入spss后变为数字是怎么回事”？默认转换。SPSS默认将日期数据转换为数字格式以方便处理和分析，这种转换是自动进行的，在SPSS中，日期的数字表示是按照系统中的日期顺序进行的。
SPSS导入的时候会导入其数字值。解决办法：Excel新增一列，其格式为文本。将Excel中日期列复制到新建的文本文档中。（将其格式去掉）复制文本文档中的数值，将其粘贴到Excel刚刚新增格式为文本的那一列中。删除掉原来格式为日期的那一列。
1、时间序列分析法是一种历史资料延伸预测，也称历史引申预测法。它是对以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性进行引申外推、预测其发展趋势的方法。时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排列所形成的数列。
2、时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。
3、ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析方法。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。
4、顾名思义，时间序列就是按照时间顺利排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。该技术有以下三个基本特点：假设事物发展趋势会延伸到未来；预测所依据的数据具有不规则性；不考虑事物发展之间的因果关系。
5、时间序列分析（Time series analysis）是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。简介 它包括一般统计分析（如自相关分析，谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。
1、只是表示的形式和意义比上面要复杂得多。时间序列的谱分析方法就是要通过估计时间序列的谱密度函数，找出序列中的各主要周期分量，通过对各分量的分析达到对时间序列主要周期波动特征的把握。
2、时间序列分析常用的方法：趋势拟合法和平滑法。趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型的方法。包括线性拟合和非线性拟合。线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出线形特征的场合。参数估计方法为最小二乘估计。
3、时间序列分析（Time series analysis）是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。简介 它包括一般统计分析（如自相关分析，谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。
4、看起来挺不错，是个平稳序列的样子。不过，还是检验一下吧。 可以看到，趋势（Trend）部分已基本被去除，但是季节性（seasonal）部分还是很明显，而ARIMA是无法对含有seasonal的序列进行建模分析的。 在一开始我们提到了3个包均可以对时间序列进行建模。
5、时间序列预测方法根据对资料分析方法的不同，可分为：简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。简单序时平均数法只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。
6、时间序列数据聚类方法主要包括两种思路：一种是通过时间序列进行压缩降维，转换成静态数据，如通过特征提取、模型参数等方式，再使用静态数据方法进行聚类；另一种是通过改进传统的面向静态数据的点聚类方法，使之适用于序列数据类型。（1）基于初始数据的聚类 一般指不对初始数据进行压缩，直接进行聚类。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
2、将时间序列平稳化的方式有很多，基础的方法是差分，因为这个方法有助于我们解读时间序列模型。差分，就是指序列中前后相邻的两期数据之差。ARIMA模型是时间序列分析中常用的一种模型，其全称为求和自回归移动平均模型。该模型形式为：ARIMA（p，d，q）（P，D，Q）。
3、时间序列分析常用的方法：趋势拟合法和平滑法。趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型的方法。包括线性拟合和非线性拟合。线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出线形特征的场合。参数估计方法为最小二乘估计。
4、时间序列分析（Time series analysis）是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。简介 它包括一般统计分析（如自相关分析，谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。
5、一般可以通过以下几种方式来检验序列的平稳性： 如果时间序列是平稳性的，那么在ACF/PACF中观测点数据与之前数据点的相关性会急剧下降。 下图中的圆锥形阴影是置信区间，区间外的数据点说明其与观测数据本身具有强烈的相关性，这种相关性并非来自于统计波动。
