背景介绍：
一家新零售连锁便利店“便宜蜂”，凭借其出色的选址
分析
和精准的算法推荐，通过数据高效驱动门店经营，已经成为近几年营业额增长最快的便利店。便宜蜂为了确定整个集团未来的额增长计划，需要建立一个数据平台，这个平台能够使它可以提前一年
预测
今后每个月的
销售
额。
数据
分析
如下：
1：绘制时间序列图
2：观察过去三年
销售
额时间序列图，总结
销售
额变化特点和规律
过去三年
销售
额呈季节性变化，秋冬季的
销售
额普遍高于春夏季的
销售
额，其中1月份
销售
额最高、9月份
销售
额最低。
1、ata_range
data_range的参数使用
pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False,
name=None, closed=None, **kwargs）
1：start 这个参数是时间索引的起始时间
2：end 自然这个参数是结束的时间
3：period ，如果你只使用了起始或结束的时间戳，那么就需要使用period来告知一个范围
4：freq 这个是fre
学习积累的过程，是量变到质变的过程。草堂君在前面介绍了
时间序列分析
的多篇文章，这些文章的安排都是按照循序渐进学习
时间序列分析
的过程来安排的，大家可以点击下方的链接回顾：
数据
分析
技术：
时间序列分析
的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系
上篇文章介绍了AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系，这些模型适用于不同的时间序列情形，但是有一个共同点，它们
分析
时间序列
三、实验内容
（一）实验背景
服装行业在生产采购、
销售
、库存三方面具有快销的性质，为快速响应短周期的
销售
需求，提升供应链管理效率，服装企业需要
分析
过去的
销售
数据并
预测
短期的
销售
情况。本实验通过服装分类
销售
公司过去10年的
销售
数据和季节效应来
预测
未来一段时间男装
销售
情况。
（二）实验的相关知识点
时间序列分析
是一种广泛应用的数据
分析
方法，主要
销量
数据
预测
一.
Spss
时间序列建模的思路二.
销量
数据
预测
1.题目2. 操作【1】生成时间变量【2】画出时间序列图【3】查看建模结果【4】论文如何写【5】
预测
3.论文中写什么
一.
Spss
时间序列建模的思路
下面的步骤是自己在思考建模的过程哦，不是写在论文中的：
（1）处理数据的缺失值问题、生成时间变量并画出时间序列图；
（2）数据是否为季度数据或者月份数据（至少有两个完整的周期，即两年），如果是的话则要观察图形中是否存在季节性波动。
（3）根据时间序列图大致判断数据是否为平稳序列（数据围绕着均值上下波动，
一、实际应用
在现实中，许多统计资料都是按照时间进行观测记录的，因此
时间序列分析
在实际
分析
中具有广泛的应用。时间序列是按随机过程的一次实现，具有随时间而变化、动态性和随机性数字序列等特点。
时间序列分析
常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量
预测
、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境
