SPSSTrends-用強有力的時間序列分析工具做更好的預測
SPSSTrends可以完成多種任務，包括：
生產管理：監控質量標準
資料處理：管理預測系統的效能
預算管理：執行銷售預測
公共政策研究：探討民意
預測，能為組織計劃提供可靠的科學依據。利用SPSSTrends提供的一些新功能，無論您是入門新手還是專家老手都能利用時間序列資料在瞬間建立可靠的預測模型。SPSSTrends是與SPSS完全整合地附加模組，這樣您不僅可以隨意支配全部SPSS的功能，您也可受益於專為支援預測設計的新特性。
因為這些工具能幫助您提出並管理計劃，就獲利面而言，有著相當之影響。正確的預測可幫助組織獲得較佳的預期收益。並有效控制人員配置、庫存及相關成本；並更精確地管理商務過程－所有這些改進都為組織的健康發展奠定基石。然而，運用時間序列資料建立預測模型並非易事。
SPSSTrends克服了所有傳統方法的缺點，為您提供高階建模技術。與電子表格程式不圖，SPSSTrends使您能夠在建立預測模型時使用高階統計方法，而無需具備專業的統計知識。
籍由SPSSTrends,入門新手能夠建立綜合考慮多變數的成熟準確的預測模型，經驗老手可以利用它來驗證自己的模型。SPSSTrends能夠簡單快捷地建立預測模型，這讓您更快獲得您所需要的資訊。
高效地生成和更新模型
無需一次次地重複設定引數、重新估計模型等費力工作，利用SPSSTrends您可以提高整個建立預測模型過程的速度。您將節省數個小時、甚至是數天的寶貴時間，同時不失您所建立的預測模型的質量及可靠性。
利用SPSSTrends，您可以：
·建立可靠的預測，不論資料的大小或變數的多寡
·籍由自動選取適合模型及引數降低預測誤差
·使您組織內多數人能夠建立預測模型
·更有效率的更新及管理預測模型，讓您有更多時間比較和探索與其它模型的差異
·產生專家級的經驗預測值、預測模型型別、模型引數值及其它相關輸出
·提供可理解的有意義的資訊給組織決策者，以利於企業進行正確預測
在建立預測模型時，您具有極大的靈活性。例如，利用SPSSforWindows您可以輕易地把交易資料轉換成時間序列資料，把現存的時間序列資料轉換到最適合您組織計劃需要的時間區間。
您可以為不同層級的地理區域或功能區，甚至每個產品線或產品，同時建立單獨的預測模型，而不論基於哪個層次的預測。
歸因於新增的ExpertModeler,SPSSTrends可幫助您：
·自動確定引數配適最佳的ARIMA或ExponentialSmoothing時間序列模型
·讓您一次能夠擬合數百條時間序列模型，無需一次次地重複相同的操作（每次只能為一個時間序列資料建立預測模型）
您還可以：
·輸出模型到XML檔案，當資料發生變動，無需重新設定引數或重新估計模型，您就可以實現新的預測
·模型以指令碼形式寫入到檔案，以便自動更新
指導預測的初學者
如果您對建立時間序列模型不熟悉，或只是偶然應用時間序列模型，那麼您將從SPSSTrends自動選擇最適合的預測模型以及建模過程中為您提供指導的能力中受益匪淺。
·生成可靠的模型，即使您不知道如何選擇指數平滑的引數或ARIMA的階數，或如何獲得穩定的時間序列
·自動探查資料中的季節性、干擾事件、缺失值，並選擇最恰當的模型
·探查離群值，防止它們對引數估計的影響
·圖形展示資料、顯示置信區間和模型擬合優度
模型建立和驗證後，您可以把模型整合到微軟Office應用程式中來實現結果共享。或者，利用SPSS的輸出管理系統（OMS），以HTML或者XML的形式把輸出釋出到企業的區域網上來實現共享。您也能夠以SPSS資料檔案的形式儲存模型，這使得您可以繼續探察所建立模型的一些特徵，比如模型擬合優度。
為預測專家提供控制
如果您是經驗豐富預測專家，您將同樣受益於SPSSTrends、。因為您能夠更有效地建立時間序列，同時控制分析過程的主要方面。
例如，利用SPSSTrends的ExpertModeler您可以只在ARIMA模型或者只在ExponentialSmoothing模型中尋找最佳預測模型。您也可以不利用ExpertModeler而自行設定模型的每一個引數。同時，您也可以把ExpertModeler的結果作為初始的模型選擇，或者用來檢驗自己建立的模型。
您也可以限制模型輸出，如只輸出擬合最差的模型－需要進一步檢驗的模型。這使您能夠更快更有效地發現數據或模型中的問題
零售行業預測
Greg是一主要零售廠商的庫存經理，他要負責5000多種產品，並利用SPSSTrends預測未來三個月每個產品的庫存。SPSSTrends能夠自動地為數千個變數建立預測模型，使得初始預測模型的建立僅僅需要幾個小時，而不是幾天。此外，還可以高效率地實現模型的更新。
由於公司的資料庫每個月都以實際的銷售資料更新，所以Greg把預測作為每月執行一次的批處理工作。透過這樣做，他把新的資料整合並把預測期向前擴充套件一個月。
這樣不需要重新估計模型就可以實現預測，極大地提高了處理效率。為了檢驗模型的能力，Greg利用批處理工作執行SPSS命令語法，來識別包含與由原始模型根據歷史銷售資料確定地置信區間相偏離的時間點的序列。對於這些序列，他執行另外一個批處理工作，來建立新的模型，以更好的擬合這些資料。
利用SPSSTrends，Greg實現了高效率高精度的預測，極大地提高了公司有效計劃的能力。
系統需要
SPSSBase
其他系統需求根據平臺的不同而異
SPSSTrends-用強有力的時間序列分析工具做更好的預測
SPSSTrends可以完成多種任務，包括：
生產管理：監控質量標準
資料處理：管理預測系統的效能
預算管理：執行銷售預測
公共政策研究：探討民意
預測，能為組織計劃提供可靠的科學依據。利用SPSSTrends提供的一些新功能，無論您是入門新手還是專家老手都能利用時間序列資料在瞬間建立可靠的預測模型。SPSSTrends是與SPSS完全整合地附加模組，這樣您不僅可以隨意支配全部SPSS的功能，您也可受益於專為支援預測設計的新特性。
因為這些工具能幫助您提出並管理計劃，就獲利面而言，有著相當之影響。正確的預測可幫助組織獲得較佳的預期收益。並有效控制人員配置、庫存及相關成本；並更精確地管理商務過程－所有這些改進都為組織的健康發展奠定基石。然而，運用時間序列資料建立預測模型並非易事。
SPSSTrends克服了所有傳統方法的缺點，為您提供高階建模技術。與電子表格程式不圖，SPSSTrends使您能夠在建立預測模型時使用高階統計方法，而無需具備專業的統計知識。
籍由SPSSTrends,入門新手能夠建立綜合考慮多變數的成熟準確的預測模型，經驗老手可以利用它來驗證自己的模型。SPSSTrends能夠簡單快捷地建立預測模型，這讓您更快獲得您所需要的資訊。
高效地生成和更新模型
無需一次次地重複設定引數、重新估計模型等費力工作，利用SPSSTrends您可以提高整個建立預測模型過程的速度。您將節省數個小時、甚至是數天的寶貴時間，同時不失您所建立的預測模型的質量及可靠性。
利用SPSSTrends，您可以：
·建立可靠的預測，不論資料的大小或變數的多寡
·籍由自動選取適合模型及引數降低預測誤差
·使您組織內多數人能夠建立預測模型
·更有效率的更新及管理預測模型，讓您有更多時間比較和探索與其它模型的差異
·產生專家級的經驗預測值、預測模型型別、模型引數值及其它相關輸出
·提供可理解的有意義的資訊給組織決策者，以利於企業進行正確預測
在建立預測模型時，您具有極大的靈活性。例如，利用SPSSforWindows您可以輕易地把交易資料轉換成時間序列資料，把現存的時間序列資料轉換到最適合您組織計劃需要的時間區間。
您可以為不同層級的地理區域或功能區，甚至每個產品線或產品，同時建立單獨的預測模型，而不論基於哪個層次的預測。
歸因於新增的ExpertModeler,SPSSTrends可幫助您：
·自動確定引數配適最佳的ARIMA或ExponentialSmoothing時間序列模型
·讓您一次能夠擬合數百條時間序列模型，無需一次次地重複相同的操作（每次只能為一個時間序列資料建立預測模型）
您還可以：
·輸出模型到XML檔案，當資料發生變動，無需重新設定引數或重新估計模型，您就可以實現新的預測
·模型以指令碼形式寫入到檔案，以便自動更新
指導預測的初學者
如果您對建立時間序列模型不熟悉，或只是偶然應用時間序列模型，那麼您將從SPSSTrends自動選擇最適合的預測模型以及建模過程中為您提供指導的能力中受益匪淺。
利用SPSSTrends，您可以：
·生成可靠的模型，即使您不知道如何選擇指數平滑的引數或ARIMA的階數，或如何獲得穩定的時間序列
·自動探查資料中的季節性、干擾事件、缺失值，並選擇最恰當的模型
·探查離群值，防止它們對引數估計的影響
·圖形展示資料、顯示置信區間和模型擬合優度
模型建立和驗證後，您可以把模型整合到微軟Office應用程式中來實現結果共享。或者，利用SPSS的輸出管理系統（OMS），以HTML或者XML的形式把輸出釋出到企業的區域網上來實現共享。您也能夠以SPSS資料檔案的形式儲存模型，這使得您可以繼續探察所建立模型的一些特徵，比如模型擬合優度。
為預測專家提供控制
如果您是經驗豐富預測專家，您將同樣受益於SPSSTrends、。因為您能夠更有效地建立時間序列，同時控制分析過程的主要方面。
例如，利用SPSSTrends的ExpertModeler您可以只在ARIMA模型或者只在ExponentialSmoothing模型中尋找最佳預測模型。您也可以不利用ExpertModeler而自行設定模型的每一個引數。同時，您也可以把ExpertModeler的結果作為初始的模型選擇，或者用來檢驗自己建立的模型。
您也可以限制模型輸出，如只輸出擬合最差的模型－需要進一步檢驗的模型。這使您能夠更快更有效地發現數據或模型中的問題
零售行業預測
Greg是一主要零售廠商的庫存經理，他要負責5000多種產品，並利用SPSSTrends預測未來三個月每個產品的庫存。SPSSTrends能夠自動地為數千個變數建立預測模型，使得初始預測模型的建立僅僅需要幾個小時，而不是幾天。此外，還可以高效率地實現模型的更新。
由於公司的資料庫每個月都以實際的銷售資料更新，所以Greg把預測作為每月執行一次的批處理工作。透過這樣做，他把新的資料整合並把預測期向前擴充套件一個月。
這樣不需要重新估計模型就可以實現預測，極大地提高了處理效率。為了檢驗模型的能力，Greg利用批處理工作執行SPSS命令語法，來識別包含與由原始模型根據歷史銷售資料確定地置信區間相偏離的時間點的序列。對於這些序列，他執行另外一個批處理工作，來建立新的模型，以更好的擬合這些資料。
利用SPSSTrends，Greg實現了高效率高精度的預測，極大地提高了公司有效計劃的能力。
系統需要
SPSSBase
其他系統需求根據平臺的不同而異