摘要：拥有庞大潜力和价值的电子商务是现代生产力进步的象征，淘宝、天猫、小红书、唯品会等第三方线上平台的快速崛起，对传统零售业和消费方式产生了重要的影响。面对激烈的市场竞争，研究电商环境下的女装销售量趋势，对电子商务企业制定合理的营销策略具有重要现实意义。文章将在搜集数据、整理数据、加工数据的过程中对销售量对数进行建模，以便预测未来一段时间内的发展趋势，从而为女装服饰未来的发展战略提供借鉴。本文利用数据雷达查询主要电商平台的三个代表性女装品牌2014年至2017年共48个月的销售量作为统计资料，用R语言对数据进行时间序列分析，包括绘图分析、模型识别、参数估计、模型估计、建立销售量对数的时间序列模型、模型检验，应用选定时间序列方法预测未来销售量，企业将根据这种趋势做出最及时的营销策略，探索“行业+互联网”新模式。

关键词：数据雷达；时间序列分析；残差自回归模型；自回归移动平均模型

目录

摘要

Abstract

1 引言-1

1.1 背景-1

1.2 预备知识-1

1.3 工作阐述-2

2 时间序列模型的建立-3

2.1 时间序列的预处理-3

2.1.1 时序图检验-3

2.1.2 差分-5

2.1.3 消除异方差性-6

2.2 拟合时间序列模型-8

2.2.1 线性拟合及残差检验-8

2.2.2 残差拟合-11

3 预测-21

结    论-24

参 考 文 献-25

附录-26

致    谢-32