市场调研数据分析实战指导

市场调研数据分析实战指导TOC\o"1-2"\h\u8665第一章市场调研概述 249601.1市场调研的定义与目的 2173521.2市场调研的类型与特点 326439第二章数据收集方法 4213932.1一手数据收集 4275372.1.1调查问卷 4106042.1.2访谈 4186822.1.3实地观察 4242892.2二手数据收集 4326782.2.1统计数据 4300442.2.2行业报告 4199332.2.3学术研究 447082.3数据收集工具与技巧 5107202.3.1问卷调查平台 517002.3.2采访工具 5203132.3.3数据分析软件 5159122.3.4数据清洗技巧 595062.3.5数据安全与隐私保护 527506第三章数据整理与清洗 598533.1数据整理的基本步骤 531603.2数据清洗的方法与技巧 648643.3数据质量评估 67890第四章描述性统计分析 76844.1频率分布与图表展示 7197364.2中心趋势度量 7102644.3离散程度度量 721437第五章假设检验与推断分析 862915.1假设检验的基本概念 8147695.2参数估计与假设检验方法 8293495.2.1参数估计 8290105.2.2假设检验方法 9157105.3实例分析 929422第六章相关性分析 9284976.1相关性分析的原理与方法 993156.2相关系数计算与解释 10169406.2.1皮尔逊相关系数计算与解释 10160706.2.2斯皮尔曼等级相关系数计算与解释 10246516.3实例分析 1010803第七章因子分析 1191527.1因子分析的基本概念 11187467.2因子分析的方法与步骤 1268107.2.1确定分析指标 12144627.2.2数据预处理 12252097.2.3巴特利特球形度检验和KMO检验 12277777.2.4提取因子 12157937.2.5命名因子 1299147.2.6计算因子得分 1257647.2.7因子分析结果解释 12175077.3实例分析 132371第八章聚类分析 13155178.1聚类分析的基本概念 1352008.2聚类分析方法与步骤 1343238.2.1聚类分析方法 13177528.2.2聚类分析步骤 14189118.3实例分析 1413634第九章时间序列分析 15112969.1时间序列分析的基本概念 15288339.1.1时间序列的定义 15274579.1.2时间序列的组成要素 1563159.1.3时间序列分析的目的 1560139.2时间序列分析方法与技巧 15105049.2.1描述性分析 1583989.2.2平稳性检验 15289199.2.3模型选择与参数估计 15256009.2.4预测与优化 156529.3实例分析 166497第十章市场调研数据分析报告撰写 161258310.1报告结构与内容 163122410.1.1报告结构 161646010.1.2报告内容 162237510.2数据可视化与呈现 171190510.2.1数据可视化 1799510.2.2数据呈现 17918510.3报告撰写技巧与注意事项 17483810.3.1报告撰写技巧 17269310.3.2报告撰写注意事项 18第一章市场调研概述1.1市场调研的定义与目的市场调研，作为一种系统性的信息搜集与处理活动，旨在通过对市场相关信息的收集、整理、分析，为企业的决策提供有力支持。市场调研的核心在于了解消费者需求、竞争对手状况、行业发展趋势等，从而为产品研发、市场定位、营销策略等提供数据支撑。市场调研的定义可以从以下几个方面进行阐述：（1）对象：市场调研的对象包括消费者、竞争对手、市场环境、行业趋势等。（2）内容：市场调研的内容涉及产品需求、消费者偏好、市场容量、竞争格局等。（3）方法：市场调研采用问卷调查、深度访谈、数据挖掘等多种方法。市场调研的目的主要包括以下几点：（1）了解市场需求：通过市场调研，企业可以了解消费者对产品的需求，从而确定产品定位。（2）分析竞争态势：市场调研有助于企业了解竞争对手的情况，为竞争策略制定提供依据。（3）预测市场趋势：市场调研可以为企业提供行业发展趋势的信息，帮助企业在市场中把握机遇。1.2市场调研的类型与特点市场调研根据不同的目标和需求，可以分为以下几种类型：（1）摸索性调研：旨在对某一问题进行初步了解，为后续研究提供线索。摸索性调研的特点是灵活、深入，但结果不具有普遍性。（2）描述性调研：对市场现象进行定量描述，如市场份额、产品销量等。描述性调研的特点是客观、准确，但缺乏深度。（3）因果性调研：研究市场现象之间的因果关系，如广告投放与销售额之间的关系。因果性调研的特点是严密、逻辑性强，但成本较高。（4）预测性调研：预测市场未来的发展趋势，如市场容量、竞争格局等。预测性调研的特点是前瞻性、指导性强，但准确性受多种因素影响。市场调研的特点如下：（1）系统性：市场调研是一个完整的系统，包括调研目标、方法、过程和结果等多个环节。（2）客观性：市场调研要求客观、公正地对待调研对象，避免主观臆断。（3）科学性：市场调研采用科学的方法和手段，保证调研结果的准确性。（4）实用性：市场调研旨在为企业提供决策依据，具有实用性。第二章数据收集方法2.1一手数据收集一手数据收集是指直接从信息源获取的数据，这类数据具有针对性强、真实性高等特点。以下为一手数据收集的几种主要方法：2.1.1调查问卷调查问卷是收集一手数据的一种常见方式。通过设计合理的问卷，可以针对特定的问题或现象，收集大量目标受众的意见和建议。问卷可以分为纸质问卷和在线问卷，其设计应遵循简洁明了、问题明确、选项全面等原则。2.1.2访谈访谈是一种面对面的数据收集方法，可分为结构化访谈和非结构化访谈。结构化访谈按照预设的问题顺序进行，而非结构化访谈则更加灵活，访谈者可以根据实际情况提出问题。访谈可以深入了解被访者的观点、需求和期望，为数据分析提供丰富的一手资料。2.1.3实地观察实地观察是在实际场景中对目标现象进行观察和记录的方法。通过实地观察，可以收集到真实、客观的数据。观察可以分为直接观察和间接观察，前者直接观察目标现象，后者通过观察其他相关现象来推断目标现象。2.2二手数据收集二手数据收集是指从已有的数据源获取数据，这类数据具有来源广泛、成本较低等特点。以下为二手数据收集的几种主要途径：2.2.1统计数据统计数据是我国各类数据的主要来源之一。通过访问国家统计局、地方统计局等网站，可以获取到大量的宏观经济、产业、人口等方面的数据。2.2.2行业报告行业报告是针对特定行业进行的调研报告，通常包含市场现状、竞争格局、发展前景等方面的数据。通过阅读行业报告，可以了解行业的发展动态和趋势。2.2.3学术研究学术研究是获取专业领域数据的重要途径。通过查阅学术论文、研究报告等，可以获取到相关领域的研究成果和数据。2.3数据收集工具与技巧为了提高数据收集的效率和准确性，以下几种工具与技巧：2.3.1问卷调查平台问卷调查平台如问卷星、腾讯问卷等，可以帮助用户快速创建、发布和收集问卷数据。这些平台通常提供模板、数据分析等功能，方便用户进行数据收集和分析。2.3.2采访工具采访工具如录音笔、视频拍摄设备等，可以帮助记录访谈内容，提高数据收集的准确性。还有一些专业的访谈软件，如NVivo、MAXQDA等，可以辅助进行数据整理和分析。2.3.3数据分析软件数据分析软件如Excel、SPSS、Python等，可以用于对收集到的数据进行处理、分析和可视化。掌握这些软件的使用方法，可以提高数据分析的效率和准确性。2.3.4数据清洗技巧在数据收集过程中，可能会出现数据缺失、异常、重复等问题。掌握数据清洗技巧，如数据去重、缺失值处理、异常值处理等，可以保证数据的准确性和完整性。2.3.5数据安全与隐私保护在数据收集过程中，要严格遵守数据安全与隐私保护的相关法律法规，保证数据的合法性和合规性。同时要采取技术手段，如加密、备份等，保护数据的安全。第三章数据整理与清洗3.1数据整理的基本步骤数据整理是市场调研数据分析中的重要环节，其基本步骤如下：（1）数据收集：根据研究目的和需求，从各种渠道收集相关数据，包括问卷调查、访谈、互联网爬虫等方式。（2）数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据格式的统一、缺失值的处理、异常值的处理等。（3）数据分类：按照研究需求，将数据分为不同类别，如分类变量、连续变量等。（4）数据合并：将不同来源或不同格式的数据合并为一个统一的数据集，以便进行后续分析。（5）数据汇总：对数据进行汇总，各种统计指标，如均值、方差、标准差等。（6）数据可视化：通过图表等形式展示数据分布、趋势和关系，以便更直观地了解数据特征。3.2数据清洗的方法与技巧数据清洗是提高数据质量的关键环节，以下是一些常见的数据清洗方法和技巧：（1）缺失值处理：对缺失值进行填补或删除，填补方法包括均值填补、中位数填补、众数填补等。（2）异常值处理：识别并处理异常值，方法包括箱线图、标准差、3σ准则等。（3）重复值处理：删除重复记录，保证数据集中每个样本的唯一性。（4）数据类型转换：将数据类型转换为适合分析的类型，如将分类变量转换为数值型变量。（5）数据规范化：对数据进行规范化处理，如将数据缩放到[0,1]区间或[1,1]区间。（6）数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，保护个人隐私。（7）数据校验：对数据进行校验，保证数据的正确性和一致性。3.3数据质量评估数据质量评估是对数据整理与清洗效果的检验，以下是一些常用的数据质量评估指标：（1）完整性：评估数据集中是否包含所有必要的字段和记录。（2）准确性：评估数据是否真实、可靠，与实际情况相符。（3）一致性：评估数据在不同时间、不同来源、不同格式之间的统一性。（4）有效性：评估数据是否满足研究目的和需求。（5）可操作性：评估数据是否易于处理和分析。（6）时效性：评估数据是否反映当前市场状况。通过对数据质量进行评估，可以及时发觉并解决数据整理与清洗过程中存在的问题，提高数据分析的可靠性和准确性。第四章描述性统计分析4.1频率分布与图表展示描述性统计分析旨在对市场调研数据的基本特征进行归纳和描述，以揭示数据内在的规律性和特征。频率分布与图表展示是描述性统计分析的重要手段，其主要任务是对数据进行整理和展示，以便于进一步的分析。通过频率分布可以了解各个变量在不同取值上的分布情况。具体而言，频率分布包括频数、频率、累积频数和累积频率等指标。频数是指某一特定取值在总体中出现的次数；频率是指某一特定取值在总体中所占的比例；累积频数是指某一特定取值及其以下取值的频数之和；累积频率是指某一特定取值及其以下取值的频率之和。图表展示是利用图形和表格的形式，直观地呈现数据的分布特征。常见的图表展示方法包括条形图、饼图、直方图、折线图等。其中，条形图和饼图主要用于展示分类变量的频率分布；直方图和折线图主要用于展示连续变量的频率分布。4.2中心趋势度量中心趋势度量是对数据集中趋势的一种描述，常用的中心趋势度量指标有均值、中位数和众数。均值是指所有数据值的总和除以数据个数，它能够反映数据的平均水平。但是均值容易受到极端值的影响，因此在某些情况下可能不够稳健。中位数是指将数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。中位数对极端值的影响较小，能够较好地反映数据的中间水平。众数是指数据中出现频率最高的数值。众数适用于描述分类变量的集中趋势，对于连续变量，众数的意义较小。4.3离散程度度量离散程度度量是对数据分散程度的描述，常用的离散程度度量指标有极差、方差和标准差等。极差是指数据中的最大值与最小值之间的差值，它能够直观地反映数据的波动范围。但是极差容易受到极端值的影响，因此在某些情况下可能不够准确。方差是衡量数据离散程度的一种重要指标，它表示各个数据值与均值之间的平均偏离程度。方差越大，数据的离散程度越高。标准差是方差的平方根，它具有与原始数据相同的量纲，因此更便于理解和应用。标准差越小，数据的集中程度越高；标准差越大，数据的离散程度越高。偏度和峰度也是描述数据离散程度的指标。偏度用于衡量数据分布的对称程度，正偏度表示数据分布的右侧尾部更长，负偏度表示数据分布的左侧尾部更长；峰度用于衡量数据分布的尖峭程度，高峰度表示数据分布更加尖峭，低峰度表示数据分布更加平坦。第五章假设检验与推断分析5.1假设检验的基本概念假设检验是统计学中一种重要的推断方法，其核心思想是通过样本数据来检验关于总体参数的假设是否成立。在市场调研数据分析中，假设检验能够帮助研究人员判断两个或多个样本是否存在显著差异，或者某个变量是否对另一个变量产生影响。假设检验包括两个基本假设：零假设（NullHypothesis，简称H0）和备择假设（AlternativeHypothesis，简称H1）。零假设通常表示一种默认状态或者无效状态，而备择假设则表示与之相反的状态。假设检验的目标就是通过样本数据来判断是否有足够的证据拒绝零假设。5.2参数估计与假设检验方法5.2.1参数估计参数估计是统计学中用于推断总体参数的方法。在市场调研数据分析中，参数估计主要包括点估计和区间估计。（1）点估计：通过样本数据计算出一个数值，作为总体参数的估计值。常见的点估计方法有算术平均数、中位数、众数等。（2）区间估计：在点估计的基础上，给出一个范围，使得总体参数有一定概率包含在这个范围内。常见的区间估计方法有置信区间和容忍区间。5.2.2假设检验方法（1）单样本t检验：用于检验单个样本的均值是否与某个特定值存在显著差异。（2）双样本t检验：用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。（3）方差分析（ANOVA）：用于检验多个独立样本的均值是否存在显著差异。（4）卡方检验：用于检验分类变量之间的独立性或者拟合优度。（5）非参数检验：当数据不满足正态分布或等方差性时，可以采用非参数检验方法，如曼惠特尼U检验、威尔科克森符号秩检验等。5.3实例分析以下是一个关于市场调研数据分析的实例：某企业为了提高产品满意度，对两种不同包装设计的产品进行了市场调研。调研结果显示，第一种包装的产品满意度得分为85分，第二种包装的产品满意度得分为90分。现在需要通过假设检验来判断这两种包装的产品满意度是否存在显著差异。设定零假设H0：μ1=μ2（两种包装的产品满意度得分相等），备择假设H1：μ1≠μ2（两种包装的产品满意度得分不等）。t=(x̄1x̄2)/√(s1²/n1s2²/n2)其中，x̄1和x̄2分别为两种包装的产品满意度得分的样本均值，s1²和s2²分别为两种包装的产品满意度得分的样本方差，n1和n2分别为两个样本的样本量。根据样本数据，计算得到t统计量为2.5。根据自由度df=n1n22和显著性水平α（通常取0.05），查表得到t临界值为2.0。由于计算得到的t统计量2.5大于t临界值2.0，因此拒绝零假设H0，接受备择假设H1，认为两种包装的产品满意度存在显著差异。第六章相关性分析6.1相关性分析的原理与方法相关性分析是市场调研中常用的一种统计方法，旨在研究两个或多个变量之间的相互关系。相关性分析的基本原理是，通过分析变量之间的相关程度，来判断它们之间是否存在关联性。相关性分析的方法主要包括以下几种：（1）皮尔逊相关系数：用于度量两个连续变量之间的线性关系强度。（2）斯皮尔曼等级相关系数：用于度量两个有序分类变量之间的相关性。（3）肯德尔等级相关系数：用于度量两个有序分类变量之间的相关性，适用于样本量较小的情况。（4）卡方检验：用于分析两个分类变量之间的独立性。6.2相关系数计算与解释6.2.1皮尔逊相关系数计算与解释皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient）的计算公式如下：\[r=\frac{\sum{(x_i\overline{x})(y_i\overline{y})}}{\sqrt{\sum{(x_i\overline{x})^2}\sum{(y_i\overline{y})^2}}}\]其中，\(r\)表示皮尔逊相关系数，\(x_i\)和\(y_i\)分别表示两个变量的观测值，\(\overline{x}\)和\(\overline{y}\)分别表示两个变量的平均值。皮尔逊相关系数的取值范围在1到1之间，绝对值越接近1，表示两个变量之间的线性关系越强；绝对值越接近0，表示两个变量之间的线性关系越弱。当\(r\)为正时，表示两个变量呈正相关；当\(r\)为负时，表示两个变量呈负相关。6.2.2斯皮尔曼等级相关系数计算与解释斯皮尔曼等级相关系数（Spearman'sRankCorrelationCoefficient）的计算公式如下：\[r_s=1\frac{6\sumd_i^2}{n(n^21)}\]其中，\(r_s\)表示斯皮尔曼等级相关系数，\(d_i\)表示两个变量的等级差，\(n\)表示样本量。斯皮尔曼等级相关系数的取值范围也在1到1之间，其解释与皮尔逊相关系数类似。但斯皮尔曼等级相关系数适用于非正态分布的数据，且不受极端值的影响。6.3实例分析以下为一个实例分析：假设我们收集了某地区10家企业的年销售额（万元）和员工数量（人）的数据，如下表所示：企业编号年销售额（万元）员工数量（人）::::::1150202200253250304300355350406400457450508500559550601060065我们计算年销售额和员工数量的皮尔逊相关系数。根据公式，计算得到：\[r=\frac{\sum{(x_i\overline{x})(y_i\overline{y})}}{\sqrt{\sum{(x_i\overline{x})^2}\sum{(y_i\overline{y})^2}}}\]经过计算，得到皮尔逊相关系数为0.935，说明年销售额和员工数量之间存在较强的正相关关系。\[r_s=1\frac{6\sumd_i^2}{n(n^21)}\]经过计算，得到斯皮尔曼等级相关系数为0.928，与皮尔逊相关系数的结果相似，说明年销售额和员工数量之间存在较强的正相关关系。第七章因子分析7.1因子分析的基本概念因子分析是一种多变量统计方法，旨在通过研究变量间的内在关联，提取变量中的公共因子，以减少数据的维度，同时保留原有数据的大部分信息。因子分析在市场调研中具有重要应用价值，可以帮助研究者识别变量之间的潜在关系，对市场现象进行深入剖析。因子分析的基本概念包括以下几个要点：（1）因子：因子是影响变量变化的潜在因素，它是变量之间的公共因子。（2）因子载荷：因子载荷表示变量与因子之间的相关性，反映了变量在因子上的权重。（3）因子得分：因子得分是变量在因子上的具体数值，用于表示变量在因子上的贡献。7.2因子分析的方法与步骤因子分析的方法主要有主成分分析法、最大似然法、因子得分法等。以下是因子分析的一般步骤：7.2.1确定分析指标在市场调研中，首先要确定分析指标，这些指标应具有较好的代表性，能够反映研究问题的特征。7.2.2数据预处理对收集到的数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、标准化等，以保证数据质量。7.2.3巴特利特球形度检验和KMO检验进行巴特利特球形度检验和KMO检验，以判断数据是否适合进行因子分析。7.2.4提取因子采用主成分分析法、最大似然法等方法提取因子，根据因子载荷矩阵确定因子个数。7.2.5命名因子根据因子载荷矩阵，对提取出的因子进行命名，以反映各因子所代表的市场特征。7.2.6计算因子得分采用回归法、巴特利特法等方法计算因子得分，以便对市场现象进行量化分析。7.2.7因子分析结果解释结合因子得分和因子命名，对市场现象进行解释和分析。7.3实例分析以下是一个关于市场调研数据因子分析的实例：假设某企业进行市场调研，收集了以下五个方面的数据：产品价格、产品品质、售后服务、品牌知名度和消费者满意度。现采用因子分析法对这些数据进行处理。对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理和标准化。进行巴特利特球形度检验和KMO检验，结果显示数据适合进行因子分析。根据因子载荷矩阵，对两个因子进行命名。产品因素主要反映了产品价格和品质对市场现象的影响，服务因素主要反映了售后服务和品牌知名度对市场现象的影响。计算因子得分，结合因子命名，对市场现象进行解释和分析。结果表明，产品因素和服务因素对市场现象具有显著影响，企业应重点关注这两个方面，以提高市场竞争力。第八章聚类分析8.1聚类分析的基本概念聚类分析（ClusterAnalysis）是一种无监督学习算法，主要目的是将物理或抽象对象的集合分成由类似对象组成的多个类或簇。在市场调研中，聚类分析有助于揭示数据内在的结构和规律，为市场决策提供依据。聚类分析的基本概念包括以下几个方面：（1）类（Cluster）：类是指一组具有相似特征的对象集合。（2）类中心（ClusterCenter）：类中心是描述类内对象平均特征的一个抽象点。（3）类内距离（WithinClusterDistance）：类内距离是指类内各对象之间的平均距离，用于衡量类的紧密程度。（4）类间距离（BetweenClusterDistance）：类间距离是指不同类之间的距离，用于衡量类与类之间的分离程度。8.2聚类分析方法与步骤8.2.1聚类分析方法目前常用的聚类分析方法主要有以下几种：（1）KMeans聚类：基于距离的划分方法，将对象分为K个类，使类内距离最小，类间距离最大。（2）层次聚类：基于类间距离的合并方法，将对象逐步合并成K个类。（3）密度聚类：基于密度的聚类方法，根据对象的局部密度将对象划分为多个类。（4）高斯混合模型：基于概率的聚类方法，将对象划分为多个高斯分布的子集。8.2.2聚类分析步骤聚类分析的步骤如下：（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和降维等处理。（2）选择聚类算法：根据实际问题和数据特点选择合适的聚类算法。（3）确定聚类个数：根据聚类算法和实际问题确定聚类个数K。（4）计算聚类结果：根据聚类算法计算聚类结果。（5）验证聚类效果：通过轮廓系数、内部凝聚度等指标评估聚类效果。（6）结果解释与应用：对聚类结果进行解释，并结合实际问题进行应用。8.3实例分析以下是一个聚类分析的实例：假设某公司为了对市场进行细分，收集了1000个消费者的购买行为数据。数据包括消费者的年龄、性别、收入、购买频率、购买金额等5个维度。对数据进行预处理，包括去除缺失值、归一化等。选择KMeans聚类算法进行聚类分析。在确定聚类个数时，通过轮廓系数和内部凝聚度等指标评估聚类效果，最终确定将消费者划分为4个类。计算聚类结果后，得到以下4个类：（1）类1：年轻、低收入、购买频率低、购买金额低的消费者；（2）类2：中年、中等收入、购买频率高、购买金额中等的消费者；（3）类3：中老年、高收入、购买频率中、购买金额高的消费者；（4）类4：老年、低收入、购买频率高、购买金额低的消费者。根据聚类结果，公司可以针对不同类别的消费者制定相应的市场策略。例如，对于类1，可以通过降低产品价格、提高购买频率来吸引年轻消费者；对于类3，可以通过提高产品品质、增加购买金额来满足中老年消费者的需求。第九章时间序列分析9.1时间序列分析的基本概念9.1.1时间序列的定义时间序列是指在一段时间内，按照一定时间间隔收集的一系列数据。这些数据通常反映了某一现象或变量的变化趋势，是进行市场分析和预测的重要依据。9.1.2时间序列的组成要素时间序列主要由以下四个组成要素构成：（1）趋势（Trend）：反映时间序列在长期内的发展方向。（2）季节性（Seasonality）：反映时间序列在一年内或更短周期内的规律性变化。（3）周期性（Cyclical）：反映时间序列在较长周期内的波动。（4）随机性（Random）：反映时间序列中无法解释的随机波动。9.1.3时间序列分析的目的时间序列分析的主要目的是通过对历史数据的分析，揭示现象或变量的变化规律，为市场预测和政策制定提供依据。9.2时间序列分析方法与技巧9.2.1描述性分析描述性分析主要包括绘制时间序列图、计算统计量等，用于直观地了解时间序列的基本特征。9.2.2平稳性检验平稳性检验是判断时间序列是否具有统计稳定性的方法。常见的检验方法有ADF检验、PP检验等。9.2.3模型选择与参数估计时间序列分析中常用的模型有自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。根据时间序列的特点，选择合适的模型进行参数估计。9.2.4预测与优化预测是时间序列分析的核心任务。根据建立的模型，对未来一段时间内的数据进行预测。同时通过优化模型参数，提高预测精度。9.3实例分析以下以某地区近10年的销售额数据为例，进行时间序列分析。绘制时间序列图，观察销售额的变化趋势。从图中可以看出，销售额呈现出逐年上升的趋势。进行平稳性检验。通过ADF检验，发觉销售额数据是一阶单整的，说明时间序列是平稳的。接着，选择合适的模型进行参数估计。经过比较，选择ARIMA（1,1,1）模型进行拟合。利用建立的模型进行预测。根据预测结果，未来一段时间内销售额将继续保