对CPI同比数据进行季节性差分，周期为一年

季节性差分是一种常见的时间序列分析方法，可以消除时间序列中的季节性影响，从而更好地分析趋势和周期性变化。对CPI同比数据进行季节性差分，周期为一年，可以按照以下步骤进行：

1. 计算CPI同比数据的移动平均值，周期为一年。这可以通过计算每年同比数据的平均值来实现。

2. 从CPI同比数据中减去移动平均值，得到季节性差分数据。这样做可以消除CPI同比数据中的季节性影响，使得数据更具有趋势性和周期性变化的特征。

3. 对季节性差分数据进行分析，可以得到更准确的趋势和周期性变化的特征。例如，可以使用时间序列分析方法，如ARIMA模型，来预测未来的趋势和周期性变化。

总之，对CPI同比数据进行季节性差分，周期为一年，是一种有效的时间序列分析方法，可以帮助我们更好地理解CPI的趋势和周期性变化。