移动平滑法是一种统计方法，它的基本概念是将过去的某个时间段内的数据组合在一起，然后根据它们的相关性来预测未来的数据趋势，也就是说，它允许我们从过去的数据中提取可靠的未来趋势预测。移动平滑法的具体过程很简单，它将过去的数据平均分为N（一般为3或4）个时期，比如最近三期。然后，它求出每期的平均值，并将其作为预测值。这就是移动平滑法的基本原理，也是最常用的方法。 拓展知识：移动平滑法有若干种不同的实现方法，比如加权移动平滑法，它强调特定时期的数据，可以在预测结果中起到重要作用。另外还有指数移动平滑法，它将权重分配到更多的历史数据，以降低对最近数据的偏见。相比较传统的移动平滑法，这种方法具有更好的精度和可靠性。