- 生活和工作中的角色与决策
  - 出门前是否带伞的决策过程
    - 使用天气预报进行预测
    - 预测对决策的重要性
- 时间序列的基本概念
  - 按时间顺序排列历史数据形成序列
    - 示例：企业过去十一个月的产品销售额
    - 利用时间序列预测未来值
- 一次移动平均法
  - 抵消不规则变动，显现中心趋势
    - 计算最近k期观测值的算术平均数
    - 适用于无明显趋势的时间序列
  - 局限性
    - 存在滞后差，不适合有上升或下降趋势的数据
- 二次移动平均法
  - 解决一次移动平均法的滞后问题
    - 在一次移动平均基础上再做一次平均
    - 构建线性模型预测长期趋势
      - 线性模型参数
        - 截距项：基点时刻的趋势值
        - 斜率项：单位增量
      - 具体计算方法
        - 利用滞后差计算截距和斜率
        - 示例：五项移动平均的单位增量计算
- 二次移动平均法的应用步骤
  - 计算一次移动平均值
    - 示例：K=3时逐项计算
  - 计算二次移动平均值
    - 基于一次移动平均值再次平均
  - 构建线性预测模型
    - 示例：预测十五期和十六期的销售额
- 注意事项
  - 不适用于含周期性或季节性变动的时间序列
  - 移动项数需保持一致
  - 适用于短期预测
- 练习与资源
  - 提供CD-Line练习文件
    - 包含两个工作表及答案
  - 联系方式提供