1、简述时间序列分析法的特点：（1）时间序列分析法是根据市场过去的变化规律预测未来的发展的，它的前提是假定事物过去的规律会同样延续到未来。（2）时间序列数据存在着不同规律的变动。
2、时间序列分析（Time-SeriesAnalysis）是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测。
3、时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征。
假设在ERP沙盘模拟经营中，经营前三年的订单状况（即销售情况）相关资料如下表1所示，根据该资料预测第四年的销售状况。
企业经营沙盘模拟中主要进行市场分析的需求预测和竞争策略。需求预测是指对企业未来产品或服务的市场需求进行预测，以便企业可以根据市场需求制定相应的生产和销售计划。
而现实工作中，只有“实时动态过程数据信息”才是真实有用的，ERP管理体系（软件）更应该在这方面帮助企业管理者更容易的获得“实时动态过程数据信息”，而不是应该是基于沙盘静态图表数据，纸上资源的体系。
信息化的高速发展，带动了整个信息化行业对人才的极大需求，这在几年前已经的得到证实，媒体报道，原本高不胜寒的ERP不再是年营业额过百亿元企业才适用的奢侈品，其市场范围迅速涵盖了中小企业，中国的ERP列车正驶入快车道。
ERP沙盘模拟中的需求预测以市场需求预测图为依据，预测图并不完全符合实际需求，但有很高的可信度。在经营ERP沙盘时必须要读懂市场需求预测图。
控制成本：产品成本分为直接成本和间接成本。直接成本主要包括构成产品的原料费和人工费。
根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。系统分析当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。
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。
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。
1、预测销售的基本方法如下：时间序列分析：这种方法通常用于预测未来销售趋势。通过分析历史销售数据，可以了解销售趋势，从而对未来销售做出预测。因果分析：通过分析影响销售的因素，可以预测未来销售情况。
2、时间序列分析法：通过对历史销售数据进行分析，运用统计模型如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、指数平滑法等来预测未来的销售趋势。
3、【答案】：销售量预测的基本方法按其性质分为定性方法和定量方法两大类。
1、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。
2、根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。系统分析当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。
3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。
4、时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测。根据对资料分析方法的不同，又可分为：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。
时间序列分析-指数平滑法首先，我们利用指数平滑法时间序列分析。指数平滑法的使用特点是将较大的权数放在最近的资料。我们依次点击第一排菜单栏里面的“分析-预测-创建模型”，弹出“时间序列建模器”。
在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据用来做时间序列分析。在对话框中“打开现有数据源”下面选择图示的excel文件。在弹出的“打开Excel数据源”框内，“工作表”下面选择你输入数据的Excelsheet表格，单击“确定”。
在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据做时间序列分析，在显示的对话框中“打开现有数据源”下面选择excel文件。在弹出的“打开Excel数据源”框内，“工作表”下面选择输入数据的Excelsheet表格，单击“确定”。
spss时间序列可以按天来做。spss时间序列的制作方法如下：在SPSS中写入一组数据，点击分析至时间序列预测至序列图。在序列图窗口，将销售金额转移到变量框中，点击确定按钮即可。
在SPSS中写入一组数据，点击分析-时间序列预测-序列图。
时间序列分析是通过研究历史数据的发展变化规律来预测事物的未来发展的统计学方法。公司营业额、销售额，人口数量，股票等方面的变化预测皆可通过此统计方法。
