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文档摘要

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第一章时间序列分解方法概述第二章经典分解方法：经典分解法第三章时间序列分解的应用：预测场景第四章时间序列分解的应用：非业务场景第五章时间序列分解的未来发展第六章总结与展望

01第一章时间序列分解方法概述

第1页时间序列分解的必要性在当今数据驱动的商业环境中，时间序列分析已成为预测和决策的重要工具。时间序列数据指的是按时间顺序排列的一系列观测值，如销售额、股票价格、气温等。这些数据往往包含复杂的模式，包括长期趋势、季节性波动和随机噪声。为了有效利用这些数据，我们需要将它们分解为更易于理解的组成部分。以某零售企业为例，其销售额数据可能受到节假日促销（如双十一）、季节性因素（如夏季服