已知有Excel表格，表格里第一列储存着350个品类，第二列储存着350品类对应的销售日期，第三列储存着350个品类对应的日期的销售量如何用MATLAB的arima模型通过前三个月的日销量数据预测未来三个月各个品种的日销量并将其可视化成图表

在MATLAB中，你可以使用ARIMA (自回归整合滑动平均) 模型对销售数据进行时间序列分析和预测。首先，你需要按照以下步骤操作：

1. **数据预处理**：
- 导入Excel数据：使用`readtable`函数读取数据，然后转换为适合时间序列分析的结构。
- 确保数据是按日期排序的，并且是连续的。如果存在缺失值，可以用插补法（如`fillmissing`）填充。

2. **选择ARIMA模型**：
- 使用`auto.arima`函数自动识别最优ARIMA模型参数。它会基于AIC（赤池信息准则）或其他指标来选择模型。

data = readtable('sales_data.xlsx');
[~, model] = auto.arima(data.salesVolume);

3. **拟合模型**：
- 使用选定的模型对历史数据进行拟合。

   mdl = arima(model.order);
   fit = estimate(mdl, data.salesVolume);

4. **预测未来三个月**：
- 使用`forecast`函数进行未来值的预测。

   [forecastedSales, forecastIntervals] = forecast(fit, 90); % 90天等于3个月

5. **可视化结果**：
- 可以使用`plot`或`forecast`自带的图形功能，显示实际销量、预测值以及置信区间。

   plot(data.Date, data.salesVolume, 'b', 'LineWidth', 2)
   hold on
   plot(forecastedSalesdates, forecastedSales, 'r--', 'LineWidth', 1.5)
   fill_between(forecastIntervalsdates, forecastIntervals(:,2), forecastIntervals(:,3), 'FaceColor', 'blue', 'Alpha', 0.3)
   legend('实际销量', '预测销量', '95%置信区间')
   title('未来三个月各品种日销量预测')
   xlabel('日期')
   ylabel('销量')
   hold off