移动平均法概述
移动平均法通过计算数据序列的连续子集均值，消除随机波动以揭示长期趋势。其核心公式为：
- SMA = (D₁ + D₂ + … + Dₙ)/n
- WMA = Σ(wᵢ * Dᵢ)
数据平滑步骤
- 选择时间窗口长度（如3期/5期）
- 计算初始移动平均值
- 迭代生成完整序列
- 可视化对比原始与平滑数据
销量预测应用
零售企业通过3期移动平均预测季度销量：
| 季度 | 实际销量 | 预测值 |
|---|---|---|
| Q3 | 1200 | 1150 |
| Q4 | 1250 | 1233 |
方法优缺点
- 优势：计算简单、消除噪声、趋势可视化
- 局限：滞后效应明显、忽略季节因素
制造业应用案例
某汽车厂商采用加权移动平均法（权重系数0.5,0.3,0.2）成功预测零部件需求波动，库存周转率提升18%。
移动平均法作为经典的时间序列分析工具，在快速消除数据噪声、捕捉短期趋势方面具有独特价值，但需结合其他方法应对复杂预测场景。
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