一、季節性分解（分析-預測-季節性分解）

   “季節性分解”過程可將一個序列分解成一個季節性成分、一個組合趨勢和循環的成分和一個“誤差”成分。此過程是對統計方法I（也稱為比率與移動平均數方法）的實現。

1、示例?？茖W家想要對特定氣象站的臭氧層每月測量結果進行分析。目標是確定數據中是否存在任何趨勢。為了揭示真實趨勢，由于季節性影響，科學家首先需要考慮所讀取資

料中的變異?？墒褂谩凹竟澬苑纸狻边^程來刪除任何系統性的季節性變化。然后對季節性調整序列執行趨勢分析。

2、統計量。一組季節性因子。

3、數據。變量應為數值型。

4、假設。變量不應包含任何內嵌的缺失數據。至少必須定義一個周期性日期成分。

二、模型（分析-預測-季節性分解）

1、模型類型?！凹竟澬苑纸狻边^程提供了用于對季節性因子建模的兩種不同方法：乘法或加法。

1.1、乘法.季節性成分是一個因子，用來與經過季節性調整的序列相乘以得到原始序列。實際上，“趨勢”會評估與序列的總體水平成正比的季節性成分。無季節性變動的觀察值的季節性成分為1。

1.2、加法.將季節性調整項加到到季節性調整的序列以獲取觀察值。此調整嘗試從序列中移去季節性影響，以查看可能被季節性成分“掩蓋”的其他興趣特征。實際上，“趨勢”會評估不依賴于序列的總體水平的季節性成分。無季節性變動的觀察值的季節性成分為0。

2、移動平均權重?！耙苿悠骄鶛嘀亍边x項允許您指定在計算移動平均數時如何處理序列。這些選項僅在序列的周期為偶數時才可用。如果周期為奇數，則所有點的權重都相等。

2．1、所有點都相等.使用等于周期的跨度以及所有權重相等的點來計算移動平均數。如果周期是奇數，則始終使用此方法。

2．2、按0.5對端點加權.使用等于周期加1的跨度以及以0.5加權的跨度的端點計算具有偶數周期的序列的移動平均。

三、保存（分析-預測-季節性分解-保存）

“季節性分解”過程創建了四個新變量（序列），并且每個指定的序列都帶有以下三個字母的前綴：

SAF。季節性調整因子。這些值指示每個周期對序列水平的影響。

SAS。季節性調整序列。這些值是在刪除序列的季節性變化之后獲得的。

STC。平滑的趨勢循環成分。這些值顯示序列中出現的趨勢和循環行為。

  ERR。殘差或“誤差”值。這些值是在從序列中刪除季節性、趨勢和循環成分之后保留的。

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（備注：數據分析相關工作不限行業，可涉及統計，數據分析，數據挖掘，數據庫，數據管理，大數據架構等內容。）

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