一、季节性分解（分析-预测-季节性分解）

   “季节性分解”过程可将一个序列分解成一个季节性成分、一个组合趋势和循环的成分和一个“误差”成分。此过程是对统计方法I（也称为比率与移动平均数方法）的实现。

1、示例。科学家想要对特定气象站的臭氧层每月测量结果进行分析。目标是确定数据中是否存在任何趋势。为了揭示真实趋势，由于季节性影响，科学家首先需要考虑所读取资

料中的变异。可使用“季节性分解”过程来删除任何系统性的季节性变化。然后对季节性调整序列执行趋势分析。

2、统计量。一组季节性因子。

3、数据。变量应为数值型。

4、假设。变量不应包含任何内嵌的缺失数据。至少必须定义一个周期性日期成分。

二、模型（分析-预测-季节性分解）

1、模型类型。“季节性分解”过程提供了用于对季节性因子建模的两种不同方法：乘法或加法。

1.1、乘法.季节性成分是一个因子，用来与经过季节性调整的序列相乘以得到原始序列。实际上，“趋势”会评估与序列的总体水平成正比的季节性成分。无季节性变动的观察值的季节性成分为1。

1.2、加法.将季节性调整项加到到季节性调整的序列以获取观察值。此调整尝试从序列中移去季节性影响，以查看可能被季节性成分“掩盖”的其他兴趣特征。实际上，“趋势”会评估不依赖于序列的总体水平的季节性成分。无季节性变动的观察值的季节性成分为0。

2、移动平均权重。“移动平均权重”选项允许您指定在计算移动平均数时如何处理序列。这些选项仅在序列的周期为偶数时才可用。如果周期为奇数，则所有点的权重都相等。

2．1、所有点都相等.使用等于周期的跨度以及所有权重相等的点来计算移动平均数。如果周期是奇数，则始终使用此方法。

2．2、按0.5对端点加权.使用等于周期加1的跨度以及以0.5加权的跨度的端点计算具有偶数周期的序列的移动平均。

三、保存（分析-预测-季节性分解-保存）

“季节性分解”过程创建了四个新变量（序列），并且每个指定的序列都带有以下三个字母的前缀：

SAF。季节性调整因子。这些值指示每个周期对序列水平的影响。

SAS。季节性调整序列。这些值是在删除序列的季节性变化之后获得的。

STC。平滑的趋势循环成分。这些值显示序列中出现的趋势和循环行为。

  ERR。残差或“误差”值。这些值是在从序列中删除季节性、趋势和循环成分之后保留的。

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（备注：数据分析相关工作不限行业，可涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理，大数据架构等内容。）

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