大家好，我是许栩，欢迎来到我的专栏《需求预测基础知识26讲》，本文是专栏的第8讲，时间序列的概念、前提及四种基本模式。（专栏的明细目录见下图。）
一、什么是时间序列？
一些供应链从业人员，或与供应链相关联的人员，在一些场合或多种场合下听说过时间序列，甚至是很多次听到过时间序列，但是，却很迷糊，不知道时间序列到底是啥。
时间序列，是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。而时间序列预测法，就是以时间序列为分析对象而进行预测的一种预测方法。
时间序列分析技术的显着特点是“内生性”，考虑的仅仅是过去历史的需求数据，通过深入分析一段时间形成的实际需求序列来发现和识别历史需求的隐藏模式，从而进行预测。
时间序列技术与回归分析技术形成对比，后者是“外生性“的技术。回归分析，我将在第10讲详细讲述。
二、时间序列的逻辑假设与前提。
时间序列方法建立的前提是，未来的需求模式将类似于过去的需求模式。
时间序列预测法认为和假定，数据在时域上具有一定的相互依赖关系，时间序列的态势具有稳定性或规则性，时间序列可以被合理地顺势推延（即需求模式会持续到将来）。
我们找到这种规则性和顺势推延的趋势，就可以得出预测结果。
三、时间序列的四种基本模式。
时间序列一般分为4种基本的模式，无论我们采用哪种时间序列分析技术，都是检验这4种基本模式的一种或几种。这4种模式是水平、趋势、季节性和噪音。
时间序列的这4种模式，也称作时间序列的4个具体的元素，对过去时间序列这些模式或元素的识别，就是时间序列分析。
时间序列Y=f（L水平，T趋势，S季节性，N噪音）。
1、水平（Level）。水平是需求历史数据的基准线（地平线），或者是没有趋势、季节性和噪音的情况下，需求应该表现出来的模式和状态。
2、趋势（Trend）。趋势是指需求沿着时间的进度连续增加或连续减少的形态。这种连续增加或连续减少可以是直线的，也可以是曲线的，即有直线趋势，也有曲线趋势。
3、季节性
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