13、销售数据的时间序列分析与季节性预测

销售数据的时间序列分析与季节性预测

1. 趋势线方程的确定

在进行销售数据的分析时，我们首先要确定销售数据随年份变化的趋势线方程。以下是相关代码：

# 这里省略了数据的完整展示，仅给出部分示例
# 假设已经有了 sales 数据集，包含 sale 和 year 两列
model = lm(sale ~ year, data = sales)
print(model)

运行上述代码后，输出结果如下：

Output:
$ Rscript sales_year.r
Call:
lm(formula = sale ~ year, data = sales)
Coefficients: (Intercept)      year
                -2557.778     1.279

由此，我们得到趋势线的方程为：

sales = 1.279*year - 2557.778

这个方程描述了销售数据随年份的大致变化趋势。

2. 季节性分析

接下来，我们要分析销售数据的季节性，即数据在各个月份的变化情况。通过观察，我们发现不同月份的销售情况有所不同，有些月份的销售额较高，而有些月份则较低。我们通过计算线性趋势线预测的销售额与实际销售额之间的差异，来分析季节性规律。以下是各月的销售数据对比表格：
| 月份 | 年份 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |