前言
时间序列预测法其实是一种回归预测方法，属于定量预测，运用过去的时间序列数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势。
数据传输
前篇讲到两种时间序列预测方法，移动平均预测法和指数平滑预测法，这两种方法都适用于长期规律的时间序列，但对于具有周期性的数据就不适用了。此篇介绍适用于具有周期性的数据预测方法，时间序列分解预测，将时间序列分解为长期趋势、季节变动、周期变动和不规则变动然后进行建模预测。
01实例分析
实例1
已知一个公司前11年每个季度销量如下图所示，一个数据点代表一个季度的销售额，4个季度为1个周期，预测后一年（周期）的数据。
实例2
已知一个地区前15天的电力负荷数据如下所示，隔15分钟采样一次，即一天有96个数据点，以一天的数据为周期，预测后两天的电力负荷数据。
