【12】 数学建模 | 时间序列分析 | 指数平滑模型和ARIMA模型 | 描述过去、分析规律、预测未来

一、Spass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： 处理数据的缺失值问题、生成时间变量并画出时间序列图 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 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，无趋势和季节性） 打开Spss，分析‐‐时间序列预测—创建传统模型，看看Sapss专

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