使用时间序列模型预测商品销量

"本资料涉及Apsara Clouder大数据技能认证课程，重点介绍如何使用时间序列分解模型预测商品销量。文档中包含了多项选择题，旨在检验对需求价格弹性、时间序列分解的理解以及价格弹性时间序列分解模型的应用。" 1. 需求价格弹性描述了商品价格变化对销量的影响程度。在给定的选择中，A.某普通品牌矿泉水和B.92号汽油的需求价格弹性通常较大，因为它们是日常消费品，价格的微小变化可能会导致消费者购买行为的显著改变。C.珠宝和D.5块钱的杂志的需求价格弹性相对较小，因为它们属于非必需品或相对固定消费的商品。 2. 在时间序列分析的培训中，讲解了如何分解和理解时间序列。A.选项可能不恰当，因为经济下滑可能导致贵重商品销量下降，而不是持平或上升。B.选项中的情况应归类为异常值或不规则变动，而非季节变动，因为反常天气是个偶然事件。C.和D.选项是对循环变动和不规则变动的正确描述。 3. 价格弹性时间序列分解模型确实考虑了促销幅度、促销手段和时间序列，但模型通常会自动处理循环变动，因此手动输入循环变动不是必需的。所以，该选项A.正确是错误的。 4. 价格弹性时间序列分解模型的基本思想是将促销等因素的影响分离出来，以便更好地观察时间本身对销量的影响。因此，选项A.错误是正确的。 5. 时间序列的四部分分解中，B.季节变动（Seasonality）描述了随季节变化的周期性波动，是正确的。D.不规则变动（Random）指的是由于偶然因素引起的无规律变动，也是正确的。A.长期趋势（Trend）通常与价格因素有关，但不是唯一原因，可能还包括市场需求、技术进步等。C.循环变动（Cycle）的周期不一定固定，故这两项描述不够准确。 6. 小张使用回归模型预测销量，以销量为因变量，促销手段为自变量，通过系数评估促销效果。在分析促销手段F、M、O和R对销量的影响时，可以通过比较不同促销手段对应的自变量系数来确定哪种促销手段对销量的提升最显著。