小威和你玩数据
现在大家都在说数据决策，但面对错综复杂的数据，用于决策却不是那么简单的，小威君将与各位“小谈”数据，与大家分享如何看数据，如何透过表面看实质，也许在不久，我们还会“大谈特谈”数据呢。
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想要预测未来汽车市场批发量，专业的数据建模分析师也许会使用国际标准的统计分析建软件SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）进行数据处理、模型建立、预测计算。那么，假如作为非专业人员想要挑战自己，尝试自行预测，又有什么其他可行的方法咧？
这一期，小威君将会给大家分享一种基于时间序列分析以及excel应用的“草根”短期预测方法：
— excel短期预测 —
excel？对，你没听错，就是平时做表格的excel！就是辣么滴“简单粗暴”！
【短期预测“模型”原理:在历史中寻找规律】
首先，我们来看一下2008年至2016年乘联会批发量的时间序列图。就酱紫看过去，数据貌似是无规律地在跳动，但认真地看下汽车批发量呈现整体上涨趋势的这个规律是存在的，因此我们可以借助12个月的移动平均线和线性趋势线（excel内选中曲线右键就可以轻松添加啦）进一步发掘其规律。
（所有图片点击可放大）
利用excel绘制出这两条线后我们再次观察数据，发现批发量移动平均线和线性趋势线是有规律地呈现季节波动（两者也十分吻合）。并且季节波动因子呈现一定的时间段性，就是近几年的走势会比较接近（2010年前的季节波动和2012年后的波动规律就有较大差异），这也决定了此方法只能应用于短期预测。
因此我们可以将批发量季节因子进行分离，得出预测的原理：
【批发量预测具体步骤】
我们采用三年期预测数据来说明，各计算步骤可直接运用excel公式完成：
求移动平均数Tt：第一期移动平均数T1=（Y1+Y2+Y3+…+Y12)/12,T1是移动平均，需要与历史数据的中间项对齐，T1对齐Y7，T2对齐T8，T2=（Y2+Y3+Y4+…+Y13)/12，同理类推；
求对正移动平均Mt：由于N是偶数，12个月，中间是介于6月和7月之间，因此要对移动平均数两期求平均，形成新的对正序列Mt。M1=（T1+T2）/2，M2=（T2+T3）/2，同时M1和T1对齐，M2和T2对齐，同理类推；
求季节指数ft：将各期实际批发量（观测值）除以对正移动平均，就是季节比率。ft=Yt/Mt，也就是说f1=Y1/M1，f2=Y2/M2，同理类推；
求调整季节指数Fi：将各年同期的季节指数求平均值，就得到调整季节指数Fi；
确定斜率b：根据线性函数模型参数，
b=（Mt末尾项-Mt首项）/Mt项数；
确定截距a：在估计a时，实际观察值
∑Yt=∑（a + bt）=∑a + b∑t=n*a+ b∑t
求解：a=（∑Yt-b∑t）/n
求趋势值X’t:按照公式X’t=a+bt
根据b=（Mt末尾项-Mt首项）/Mt项数=（1,787,745-1,545,476）/19=12751；
a=（50818441-12751*496）/31=1435289；
根据公式计算：X’1=1,448,040; X’2=1,460,791
得出预测值Y’t:根据公式Y’t=X’t*Fi
完成！我们的预测结果这就出来啦！excel也是可以变出“花”来滴~下期我们将接着为大家介绍excel短期预测法“模型”的评估、调整以及历史数据的采集~约定你了哦~
如对excel短期预测存在任何疑问
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