销售额预测分析报告
一、模型选择
预测是重要的统计技术，对于领导层进行科学决策具有不可替代的支撑作用。
常用的预测方法包括定性预测法、传统时间序列预测（如移动平均预测、指数平滑预测）、现代时间序列预测（如ARIMA模型）、灰色预测（GM）、线性回归预测、非线性曲线预测、马尔可夫预测等方法。
综合考量方法简捷性、科学性原则，我选择ARIMA模型预测、GM(1,1)模型预测两种方法进行预测，并将结果相互比对，权衡取舍，从而选择最佳的预测结果。
二ARIMA模型预测
（一）预测软件选择----R软件
ARIMA模型预测，可实现的软件较多，如SPSS、SAS、Eviews、R等。使用R软件建模预测的优点是：第一，R是世最强大、最有前景的软件，已经成为美国的主流。第二，R是免费软件。而SPSS、SAS、Eviews正版软件极为昂贵，盗版存在侵权问题，可以引起法律纠纷。第三、R软件可以将程序保存为一个程序文件，略加修改便可用于其它数据的建模预测，便于方法的推广。
（二）指标和数据
指标是销售量(x)，样本区间是1964-20##年，保存文本文件data.txt中。
（三）预测的具体步骤
1、准备工作
（1）下载安装R软件
目前最新版本是R3.1.2，发布日期是20##-10-31，下载地址是http://www.r-project.org/。我使用的是R3.1.1。
（2）把数据文件data.txt文件复制 “我的文档”[①]。
（3）把data.txt文件读入R软件，并起个名字。具体操作是：打开R软件，输入（输入每一行后，回车）：
data=read.table("data.txt",header=T)
data #查看数据[②]
回车表示执行。完成上面操作后，R窗口会显示：
（4）把销售额（x）转化为时间序列格式
…… …… 余下全文
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