对月度客户数量进行时间序列分析,包含趋势分析、季节性分解, 探索数据随时间变化的规律,为业务决策提供数据支撑。
12个月移动平均分析,捕捉长期趋势变化
分解趋势、季节性和残差,理解周期性波动
计算年度环比增长率,评估业务发展趋势
从原始月度客户数到趋势、季节性和残差分解,快速理解时间序列结构。
展示月度客户数、移动平均和增长变化,辅助判断长期趋势。
拆解趋势、季节性和残差,观察周期波动和异常变化。
查看完整的 Jupyter Notebook,跟随代码逐步学习时间序列分析方法