① 用移动平均法计算12个月的季节指数
移动平均法用于计算12个月的季节性指数。简单平均法也称为月（季）平均法。计算时，先根据历年（三年以上）同月（季）数据计算月（季）平均值，再将各月（季）平均值与总平均值比较，得出获得季节性比率（指数）。
计算步骤和方法如下：
1、将每年各月的数字相加后，计算每年的月平均值；
2、将各攻击年同月的数字相加，求出数年同月的平均数；
3、将几年内每个月的数字相加，计算总月平均数； 4、将若干年同月的平均值与总平均值进行比较，得到季节比，也称为季节指数。火用季节性比率 = 每个月（季度）的平均值除以总平均火用值。以月平均或季平均法计算的季节性比率要求至少三个周期的数据，其中月平均不得少于36个月；季度平均频道数据不得少于12个季节。趋势消除法 这种方法的特点是去除移动平均线作为长期趋势，然后测量季节性变化。
拓展资料：
1、移动平均法是利用一组近期的实际数据值来预测公司产品在一个或多个未来时期的需求和产能的常用方法。移动平均法适用于现货预测。当产品需求没有快速增加或减少，并且没有季节性因素时，移动平均法可以有效消除预测中的随机波动，非常有用。移动平均法根据预测中使用的各个元素的权重可分为简单移动平均法和加权移动平均法。
2、移动平均法是一种简单的平滑预测技术。其基本思想是根据时间序列数据，逐项计算包含一定数量项的序列时间平均值，以反映长期趋势。因此，当时间序列的值受周期性变化和随机波动的影响而波动较大，又不易表现事件的发展趋势时，移动平均法可以消除这些因素的影响，表现出事件的发展趋势。事件（即趋势线）的发展方向和趋势，然后根据趋势线分析和预测该系列的长期趋势。
3、移动平均法用于平滑滤波。使用移动平均法进行预测可以平滑需求突然波动对预测结果的影响。但是，移动平均法在应用中也存在以下问题：增加移动平均法的周期数（即增加n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据的实际变化更不敏感；移动平均线并不总是能很好地反映趋势。因为是平均值，预测值总是停留在过去的水平，无法预测，会导致未来出现更高或更低的波动； 移动平均法由大量过去数据的记录组成；通过引入越来越多的新数据，不断修正平均值作为预测值。移动平均法的基本原理是通过移动平均消除时间序列的不规则变化和其他变化，从而揭示时间序列的长期趋势。