南农教育超市商品销售的统计分析
本文主要以南农教育超市的销售状况为本体对象，分析高校超市经营的特点，并对学校超市销售提出建议。通过对超市各个柜台商品销售额的统计分析，从数据出发，运用时间序列分析法，对销售额进行时间序列分析，得到下一年度的预测销售值。本文主要可以分为三个部分第一部分介绍课题意义及研究前景以及本次论文中要使用的重要的统计方法时间序列分析法；第二部分从发展水平、发展速度、确定趋势成分以及是否存在季节成分对南农南苑教育超市的商品销售数据进行时间序列分析；第三部分用SPSS统计软件进行时间序列建模并预测销售额。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言2
1时间序列分析法2
1.1时间序列及其分解2
1.2时间序列的描述性分析 2
1.3时间序列预测的程序 3
2对超市销售额的统计分析3
2.1发展水平及发展速度分析4
2.2长期趋势分析8
2.3季节性变动分析9
2.4预测对比9
2.5数据预测10
3软件预测11
4总结13
致谢13
参考文献13
南农教育超市商品销售的统计分析
引言
引言
既可以深入学校内部，又能完全满足学生平常生活所需的小型超市有很大的发展空间，对于信息化认识处于表面层次的教育超市作为学生生活不可或缺的部分，虽然在相对垄断的教育超市环境下并无激烈的竞争，但拥有一套迅速灵敏、功能强大的市场分析系统，制定有针对性的提议，依据市场需求进行货品摆放并预测收入变得越来越重要。
在超市管理中，通过对销售数据的统计分析处理信息，不但能使经营者的劳动本钱削减，同时能使超市的管理更加规范合理，解决超市经营紊乱等众多问题。在此应用前景上确定了本次论文的选题。
1 时间序列分析法
1．1 时间序列及其分解
1．1．1 时间序列
时间序列分析是统计学中的非常重要的一部分，它以概率论与数理统计为基础，计算机应用为技术支撑，是一种非常有效的用以 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
数据预测的科学方法。时间序列是变量依照时间间隔的顺序得到的序列，依照年，季，月或日统计其指标值，随着时间的推移，形成了时间序列，例如，股价指数，物价指数，GDP和产品销售量等等都属于时间序列，其显著特点就是记录的相依性。
时间序列根据是否存在趋势可以分为平稳序列和非平稳序列。包含有趋势、季节性或者周期性等成分的叫做非平稳序列，它含有其中的一种成分，也可能含有几种成分。本文将要研究的对象为学校超市商品销售额，其具有明显的非平稳序列特征，因此本文将主要介绍非平稳序列。
1．1．2 分解因素
时间序列主要有三种分解因素，分别是趋势，季节性变动以及不规则变动。在一段时期内表现出来的持续上升或者持续下降的变化叫做趋势，也可以叫做长期趋势。根据趋势变化的不同，可以分为线性趋势和非线性趋势。
季节性也叫做季节变动，它是时间序列一年内反复呈现的一种周期性的波动。时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动，称为随机性，也称不规则波动【2】。
1．2 时间序列的描述性分析
1．2．1 图形分析
在对时间序列进行分析的时候，最好是作出一个图形，然后通过该图形观察数据随着时间变化的模式及趋势，这种方法对进一步分析和预测有很大的帮助，也可以为选择预测模型提供基本依据。
1．2．2 增长率分析
时间序列中报告期观察值比基期观察值再减1得到的结果叫做增长率。因为对比的基期水平不同，增长率又可以分为环比增长率和定期增长率。报告期观察值比某一固定时期观察值减1叫做环比增长率，说明现象逐渐增长变化的程度；报告期观察值之比减1叫做定基增长率，说明现象在整个观察期内总的增长变化程度。设增长率为F，那么环比增长率和定基增长率可以用以下公式表示：
环比增长率：
定基增长率：
公式中，表示用于对比的固定基期的观察值。
1．3 时间序列预测的程序
时间序列分析的一个主要目的就是根据已有的历史数据对未来进行预测。在对时间序列进行预测时，通常包括以下几个步骤：
第1步：确定该时间序列中含有哪些成分，即确定时间序列的类型；
第2步：找出适合此类时间序列的预测方法；
第3步：对可能的预测方法进行评估，以确定最佳预测方案；
第4步：利用最佳预测方案进行预测【3】。
1．3．1 确定时间序列的成分
确定趋势成分是不是存在的，我们一般会用回归分析的方法，可以拟合出一条趋势线，得到回归系数后，再对该系数进行显著性检验。如果回归系数比较明显，那么该线性趋势也是较为显著的。
但是确定是不是存在季节成分，我们最少要两年的数据做支撑，并且将数据依照时间周期例如季度、月份或者周等来记录。我们可以绘制出年度折叠时间序列图，如果只含有季节成分，那么该图的折线会有交叉；如果时间序列中既含有季节成分又含有趋势，那么年度折叠时间序列图中的折线将不会有交叉，如果是上升趋势，后面年度的折线比前面年度的折线高，如果是下降趋势，那么后面年度的折线将比前面年度的折线低。
1．3．2 选择预测方法
在不含趋势和季节成分的时间序列及平稳时间序列只含随机成分的情况下，采用平滑预测法；对于只含有趋势成分的时间序列的情况，可以采用趋势预测法；如果既含有趋势又含有季节成分的时间序列，则采用季节性预测法。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言2
1时间序列分析法2
1.1时间序列及其分解2
1.2时间序列的描述性分析 2
1.3时间序列预测的程序 3
2对超市销售额的统计分析3
2.1发展水平及发展速度分析4
2.2长期趋势分析8
2.3季节性变动分析9
2.4预测对比9
2.5数据预测10
3软件预测11
4总结13
致谢13
参考文献13
南农教育超市商品销售的统计分析
引言
引言
既可以深入学校内部，又能完全满足学生平常生活所需的小型超市有很大的发展空间，对于信息化认识处于表面层次的教育超市作为学生生活不可或缺的部分，虽然在相对垄断的教育超市环境下并无激烈的竞争，但拥有一套迅速灵敏、功能强大的市场分析系统，制定有针对性的提议，依据市场需求进行货品摆放并预测收入变得越来越重要。
在超市管理中，通过对销售数据的统计分析处理信息，不但能使经营者的劳动本钱削减，同时能使超市的管理更加规范合理，解决超市经营紊乱等众多问题。在此应用前景上确定了本次论文的选题。
1 时间序列分析法
1．1 时间序列及其分解
1．1．1 时间序列
时间序列分析是统计学中的非常重要的一部分，它以概率论与数理统计为基础，计算机应用为技术支撑，是一种非常有效的用以 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
数据预测的科学方法。时间序列是变量依照时间间隔的顺序得到的序列，依照年，季，月或日统计其指标值，随着时间的推移，形成了时间序列，例如，股价指数，物价指数，GDP和产品销售量等等都属于时间序列，其显著特点就是记录的相依性。
时间序列根据是否存在趋势可以分为平稳序列和非平稳序列。包含有趋势、季节性或者周期性等成分的叫做非平稳序列，它含有其中的一种成分，也可能含有几种成分。本文将要研究的对象为学校超市商品销售额，其具有明显的非平稳序列特征，因此本文将主要介绍非平稳序列。
1．1．2 分解因素
时间序列主要有三种分解因素，分别是趋势，季节性变动以及不规则变动。在一段时期内表现出来的持续上升或者持续下降的变化叫做趋势，也可以叫做长期趋势。根据趋势变化的不同，可以分为线性趋势和非线性趋势。
季节性也叫做季节变动，它是时间序列一年内反复呈现的一种周期性的波动。时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动，称为随机性，也称不规则波动【2】。
1．2 时间序列的描述性分析
1．2．1 图形分析
在对时间序列进行分析的时候，最好是作出一个图形，然后通过该图形观察数据随着时间变化的模式及趋势，这种方法对进一步分析和预测有很大的帮助，也可以为选择预测模型提供基本依据。
1．2．2 增长率分析
时间序列中报告期观察值比基期观察值再减1得到的结果叫做增长率。因为对比的基期水平不同，增长率又可以分为环比增长率和定期增长率。报告期观察值比某一固定时期观察值减1叫做环比增长率，说明现象逐渐增长变化的程度；报告期观察值之比减1叫做定基增长率，说明现象在整个观察期内总的增长变化程度。设增长率为F，那么环比增长率和定基增长率可以用以下公式表示：
环比增长率：
定基增长率：
公式中，表示用于对比的固定基期的观察值。
1．3 时间序列预测的程序
时间序列分析的一个主要目的就是根据已有的历史数据对未来进行预测。在对时间序列进行预测时，通常包括以下几个步骤：
第1步：确定该时间序列中含有哪些成分，即确定时间序列的类型；
第2步：找出适合此类时间序列的预测方法；
第3步：对可能的预测方法进行评估，以确定最佳预测方案；
第4步：利用最佳预测方案进行预测【3】。
1．3．1 确定时间序列的成分
确定趋势成分是不是存在的，我们一般会用回归分析的方法，可以拟合出一条趋势线，得到回归系数后，再对该系数进行显著性检验。如果回归系数比较明显，那么该线性趋势也是较为显著的。
但是确定是不是存在季节成分，我们最少要两年的数据做支撑，并且将数据依照时间周期例如季度、月份或者周等来记录。我们可以绘制出年度折叠时间序列图，如果只含有季节成分，那么该图的折线会有交叉；如果时间序列中既含有季节成分又含有趋势，那么年度折叠时间序列图中的折线将不会有交叉，如果是上升趋势，后面年度的折线比前面年度的折线高，如果是下降趋势，那么后面年度的折线将比前面年度的折线低。
1．3．2 选择预测方法
在不含趋势和季节成分的时间序列及平稳时间序列只含随机成分的情况下，采用平滑预测法；对于只含有趋势成分的时间序列的情况，可以采用趋势预测法；如果既含有趋势又含有季节成分的时间序列，则采用季节性预测法。
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