教你掌握数据分析技巧，轻松做出销售预测！
时尚公益课堂
第二十课掌握时间数列数据分析技巧，轻松做出销售预测！
冷芸时尚圈已经成立。本群是开放群，主要是为了让时尚产业相关的从业人员和时尚爱好者通过此平台相互认识、学习和成长。若想加入冷芸时尚圈，请加微信ruizhi-sheng，并务必注明“冷芸时尚圈+姓名及职业+具体入群理由”，并说明入群希望得到的收获。本群只关注时尚行业内容，严禁发送广告、低俗、社会、政治等不相关内容。违者将被退群及拉黑。
【讲师】
Cliff Tsung我是Cliff Tsung，人工智能-语义学博士。 在新加坡和西班牙生活。曾任西班牙内政部项目科学家、德国国家人工智能中心研究员（欧盟第七框架计划）。目前在马德里经营一家小画廊和一家数据科学咨询企业；同时还是社区福利食堂厨师和乐队鼓手。
*我是一名热爱艺术的科学家，多年的人工智能、语义学研究经验让我有信心能够将数据科学与时尚行业相结合，深入浅出地为大家讲解相关的基本知识；
*我目前同时经营一家数据科学咨询企业，因此我能够从企业经营和管理者的角度出发，提供更宏观的视角，并且更加关注课程的实用性，避免陷入细节的技术讨论和“噱头词”的堆积。
时间序列数据是零售业最常接触，也是最重要的一种数据类型，无论是销售记录还是电商访客数量，都是以时间单位渐进的数据。
本次课程，我将为大家讲解时间数列数据分析的经典理论与实践方法，以帮助相关工作人员了解企业运营状况并对未来的销售做出简单预测。
时间序列数据（time series data）是在不同时间上收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于所描述现象随时间变化的情况。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。很多计量经济学的模型也用到了时间序列数据（百度百科）。
简称时序数据，即按照时间顺序排列的数据。
这里需要注意时序数据中的“数据”是持续数据，即一定是间隔一定时间来记录的一系列数据，也就是说每一个时间间隔必须是均匀的。
举例来说：我们常见到的股票价格数据或者像日销售或者季度销售这类零售业比较常见的数据等。
所以时序数据是按照一个固定的间隔，每天或者每个季度来进行记录的，这个数据不能是不均匀记录的，比如，不能三天记录一次，然后五天纪录一次。
（图片来自讲师）
如图所示，它们分别是比特币的价格记录图和销售数据的销售纪录图，也是我们今天所讲的时间序列数据图。
（图片来自讲师）
从零售业的销售数据图中，大家可以看到横轴上的日期是从2017年的1月1号一直到2017年的9月1号，在每个时间点的纵轴上都有记录的销售数据。
那么，在一个经典的时间数据模型里面，它有哪些元素构成呢？
（图片来自讲师）
1、Y：观察值（Observed）
观察值也是原始数据：图中为某零售店销售额数据记录图。它是从第一天开始一直到第401天，即在这一年多的时间中，店铺每天都有在记录销售额数据。因此，它可以从原始数据中了解过去这段时间内每一天店铺的销售情况。
2、I：趋势（Trend）
上图中的左下图为趋势图，它可以帮助大家预测未来企业销售状况，即未来店铺的总体销售额是上升还是下降。
3、S：周期性／季节值（Seasonality）--周期变化
上图中的右上图为周期数据图，从此图中大家可以看出店铺销售额的周期性变化，即每间隔一段时间就会出现一个峰值，这个就是时序数列的周期性。
4、W：噪音（Noise，或称Irregularity，Error）
上图中的右下图为噪音数据图，即原始数据中比较随机的数据称之为噪音。
（图片来自讲师）
上图为经典构成的公式，它分为和构成（Addictive）和积构成（Multiplicative）。我们今天重点会讲其中的和构成。
在和构成中，大家一般认为趋势、噪音和季节性是各自独立的。 比如，趋势越大，表示企业的销售额越好，即生意做得越好。
接下来我会讲一下，时序数据构成的重要性，即为什么要把一个原始的数据拆分成三个部分呢？
首先原始数据进行拆分后有以下几个作用：
第一，可以帮助企业了解过去。
第二，我们可以根据周期性数据来了解店铺在每个月中有几天商品销量好，有几天销量不好。
第三，我们可以根据时序数列的趋势性，来预测店铺未来的销售额会增长还是会下降？
因此，我们需要对原始数据进行拆分。因为可以帮助大家“了解过去”和“预测未来”。
接下来我会用一个案例，来像大家演示怎样用Excel做简单的时间序列分析。
这里需要注意两个事情：
1、选择Excel的2016版本，2013版本可以但是不推荐，2007和之前的版本是不建议使用的。
（图片来自讲师）
2、需要用到图中所列公式。
扫一扫下图二维码，即可查看本次公益堂课堂的课件与视频，也可点击“阅读原文”直接观看，视频中老师会带领大家用Excel进行一些案例的实际操作。
总结整理：Ruizhi Sheng
编辑：Ruizhi Sheng
本文为课堂直播精华，配合讲师讲解使用更佳哦！
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