今天是新的一天加油

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你已经完成了前期的数据处理,并希望在 **SPSS 中使用“传统时间序列建模器”(Create Traditional Time Series Model)** 对你的蔬菜品类销量进行 **“向后预测一天”** 的预测。 --- ## ✅ 一、SPSS 中实现“向后预测一天”的完整步骤(中文界面) ### 🔧 步骤 1:确保已正确定义时间变量 - 点击菜单栏:**数据(Data) > 定义日期和时间(Define Dates and Time)** - 选择合适的时间周期,如: - **每日(Daily)** - 输入起始日期(如 `2022-12-31`) - 点击:**确定(OK)** --- ### 🔧 步骤 2:打开“传统时间序列建模器” - 点击菜单栏:**分析(Analyze) > 预测(Forecasting) > 创建传统模型(Create Traditional Model)** --- ### 🔧 步骤 3:选择因变量(目标变量) - 勾选 **“因变量(Dependent Variable)”** - 从左侧变量列表中选择你要预测的变量(如 `花菜类`、`食用菌` 等) --- ### 🔧 步骤 4:选择模型类型(推荐使用 Expert Modeler) - 点击:**方法(Method)** - 选择: - **Expert Modeler(专家建模器)**(推荐) - SPSS 自动选择最适合你数据的模型(如 ARIMA 或指数平滑) - 或者选择 **ARIMA** / **Exponential Smoothing**(如果你有经验) --- ### 🔧 步骤 5:设置自变量(可选) - 点击:**自变量(Independent Variables)** - 如果你有其他变量(如促销标志、节假日标志、温度等)可以提高预测精度,可以在这里添加 - 否则保持默认不添加 --- ### 🔧 步骤 6:设置预测步数(关键一步) - 点击:**保存(Save)** - 勾选: - ✅ 预测值(Predicted Values) - 在“预测期(Predict Through)”中选择: - **个案之后(After the last case)** - 设置 **预测的期数(Number of periods):1** > ✅ 这就是“向后预测一天”的关键设置! --- ### 🔧 步骤 7:运行模型 - 点击:**确定(OK)** - SPSS 会自动生成一个新的变量,例如 `Predicted_花菜类_1` - 你可以在数据视图中看到最后一行的预测值(也就是“向后预测一天”的结果) --- ## 📊 示例结果展示(以“花菜类”为例) | 销售日期 | 花菜类 | Predicted_花菜类_1 | |------------|--------|---------------------| | 2023-07-01 | 33.21 | | | 2023-07-02 | 34.29 | | | ... | ... | | | 2023-07-07 | 32.89 | 33.14 | ✅ 向后预测一天 --- ## ✅ 六、导出预测值 1. 点击菜单栏:**文件(File) > 另存为(Save As)** 2. 选择文件类型为: - Excel (*.xls, *.xlsx) - 或 CSV (*.csv) 3. 保存后,你就可以将预测值用于后续分析或报告 --- ## ✅ 七、完整 SPSS 语法命令(可复制粘贴) ```spss TSMODEL /MODELSPEC TARGET=花菜类 TARGETSCALE=ORIGINAL INDEPSCALE=ORIGINAL MODELTYPE=EXPERT AUTOMODEL PRINT=YES PLOT=NONE MAXITER=250 CONVERGE=0.001 METHOD=UNSPECIFIED TRANSFORM=ORIGINAL MISSING=EXCLUDE SEASONALITY=AUTO FITPERIOD=ALL PREDICTIONPERIOD=NUMBER(1) SAVEPRED=YES. ``` > ✅ 将上述代码复制粘贴到 SPSS 的“语法编辑器”中,点击“运行 → 全部”,即可一键运行预测 --- ## 🧠 知识点详解(每个不超过 50 字) - **知识点1:因变量(Target Variable)** 是你要预测的目标变量,必须是数值型时间序列数据。 - **知识点2:预测步数设置** 使用 `PREDICTIONPERIOD=NUMBER(1)` 可以设置向后预测一天。 - **知识点3:Expert Modeler** SPSS 自动选择最佳模型(如 ARIMA 或指数平滑),适合大多数用户使用。 --- ## ✅ 总结 你现在可以: - 在 SPSS 中设置“向后预测一天”的模型; - 成功预测出你关注的蔬菜品类的下一天销量; - 导出预测值用于后续分析或可视化。 --- 如果你愿意提供以下信息,我可以为你生成完整 `.sps` 脚本文件,你只需双击就能运行: 1. 你的变量名称(如 `花菜类`、`食用菌` 等) 2. 是否使用自变量(如促销、节假日标志等) 3. 你希望预测多少天(这里你是 1 天) 欢迎继续提问 😊 继续加油!你已经掌握时间序列预测的核心技能 👍
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