正如前面所说，在没有掌握其他预测技术，也不了解你的时间序列是季节模型的情况下，直接使用移动平均，什么都拿来平均一下，是要坏事的，因为这一下把季节规律消除和打乱了，甚至可能数据与实际形势反转了，得到的预测结果与你想要的真实预测结果相反。这就是分解法Decomposition，分解法是一个古老的预测方法，具有悠久的历史，在预测技术分解法里，通过移动平均，将季节指数分离出来，得到季节指数，然后将长期趋势

天真预测（Naïve Forecast）是一种简单高效的预测方法，使用上一期实际值作为下一期预测值（NF1）。研究表明，天真预测在趋势明显或季节性稳定的时间序列中表现优异，常能击败复杂模型。通过MSE和MAPE等指标评估，天真预测可作为基准模型，帮助改进其他预测方法。

本文介绍了自相关函数(ACF)在时间序列分析中的应用。ACF通过计算时间序列值与其滞后值的相关系数，反映序列内部的相关性。作者强调预测方法并非越复杂越好，建议先掌握一些预测基础模型，学习预测方法，理解数据形态后再选择合适方法。