数据准备示例：
| 年月 | 年月a | 数值型 | 总服务率 | 人工被动 | 人工主动 | 被动总服务率 |
| 202101 | Jan-21 | 44197 | 383.5 | 68.2 | 42.98 | 340.5 |
| 202102 | Feb-21 | 44228 | 312.9 | 50.1 | 34.53 | 278.3 |
| 202103 | Mar-21 | 44256 | 271 | 42.4 | 20.11 | 250.9 |
| 202104 | Apr-21 | 44287 | 239.3 | 39.2 | 17.68 | 221.6 |
分析-时间序列预测-创建传统模型；
因变量：总服务率
变量：年&月
方法：专家建模器，
条件：模型
统计：
图：
输出过滤
保存：这里需注意变量名前缀，预测需以字母开头
选项：
确定后，可能输出的没有预测数据，也可能输出差异大的预测数据， 需注意，将方法这里多尝试几次，做切换，从专家切到ARIMA，从ARIMA切到专家，调整季节值等，多调试几次，就能输出预测数据。
方法：ARIMA，条件：000
预测表：
预测图：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-707062.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-707062.html
到了这里，关于spss时间序列预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
