季節性指數平滑法已確定資料最符合季節性指數平滑預測模型。我正在進行年度預測，但需要預測數百種物料的數據。對每種物料的數據進行預測是一個極其漫長而繁瑣的過程。
步驟
以Excel JMP格式設定實際資料。
第一列 月份 年
接下來的 100 列是每個物料編號的實際銷售資料。
將資料導入 JMP
分析\專業建模\時間序列
將月份 YR 加到 X，時間 ID
將物料編號加到 Y，時間序列
按一下“確定”
預測建模和機器學習回覆：季節性指數平滑法我沒看到具體的問題。我的理解是，你的問題是，如何在 JMP 中實現某些功能，以減少完成你指定步驟所需的時間和精力。
您提到的大部分步驟都可以透過在 JMP 中設定工作流程來處理，或者只需執行您指示的步驟，並擷取 JMP 用於這些步驟的腳本，然後將所有內容組合到一個腳本中即可。
然而，你的
分析\專業建模\時間序列
這個問題描述過於模糊，無法用同一種方法處理，而且又過於籠統，無法給出任何處理建議。您需要詳細說明「分析\專業建模\時間序列」步驟中的所有操作步驟，以及步驟中任何必要的調整，以便社群能夠評估如何自動化。
