trend-analysis

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首次使用时： 读取 ../../CLAUDE.md 获取场景级配置（历史数据来源/季节性定义/预测模型）。

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/trend-analysis — 趋势分析

Examples

→ 示例：用户说"帮我们分析一下近三年毛利率的变化趋势，找出结构性原因"，系统应调用本技能，执行趋势分解和归因分析。

→ 示例：用户说"供应商集中度在上升，帮我做一下这个风险的趋势分析"，系统应调用本技能，执行供应风险趋势分析。

→ 示例：用户说"主要产品的市场份额连续下滑，需要看趋势报告给董事会看"，系统应调用本技能，生成市场份额趋势报告。

第一步：数据获取与准备

数据提取：

□ 数据来源：[BI 系统/ERP/财务系统]
□ 分析对象：[指标名称，如"收入"]
□ 分析维度：[按月/按季/按年]
□ 分析期间：[YYYY-MM 至 YYYY-MM]（[X] 期数据点）
□ 粒度：[月度/季度/年度]
□ 数据记录数：[X] 条

数据质量检查：

□ 缺失值：[X] 期 — 处理方式 [插补/删除区间]
□ 异常值：[X] 个 — [描述]
□ 数据可比性：[✅ 一致（口径未变）/ ⚠️ 口径变化 [描述]]
□ 总体质量：[✅ 高 / ⚠️ 中 / 🔴 低]

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第二步：趋势分解

时间序列分解模型：

□ 分解方法：[加法模型（Y = T + S + C + I）/ 乘法模型（Y = T × S × C × I）]
□ 选择依据：[数据特征]

□ 趋势成分（T, Trend）：
  → 长期增长/下降方向：[上升/下降/平稳]
  → 年均增速：[X]%（复利）
  → 趋势方程：[Y = [系数] × t + [截距]]（如线性拟合）

□ 季节成分（S, Seasonality）：
  → 季节模式：[有/无] — [描述]
  → 旺季：[Q4/月12/月1/月2]（收入最高）
  → 淡季：[Q1/月1/月2/月3]（收入最低）
  → 季节波动幅度：[X]%（旺季 vs 淡季均值差异）

□ 周期成分（C, Cycle）：
  → 周期长度：[X] 年（经济周期/行业周期）
  → 当前所处周期位置：[复苏/繁荣/下行/触底]

□ 不规则成分（I, Irregular）：
  → 不规则波动幅度：[X]%（标准差/均值）
  → 是否存在显著异常：[是/否 — [描述]]

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第三步：趋势分析

历史趋势统计：

□ 增长/下降总结：
  → 分析期间总变化：[+X]%（从 [X] 到 [X]）
  → 年均复合增长率（CAGR）：[X]%
  → 最高点：[YYYY-MM] — 值 [X]
  → 最低点：[YYYY-MM] — 值 [X]

□ 阶段性分析：
  → 阶段 1（[YYYY-Q1] 至 [YYYY-Q2]）：
    · 趋势：[快速增长/稳定/下降]
    · 增速：[X]%（季环比）
    · 主要驱动：[因素]
  → 阶段 2：[...]

季节性分析（如存在）：

□ 季节指数（以年度均值 = 100 为基准）：
| 月份/季度 | 季节指数 | 说明 |
|-----------|---------|------|
| 1月/Q1   | [X]      | 低于均值 |
| 2月/Q1   | [X]      | 低于均值 |
| ...      | ...      | ...    |
| 12月/Q4  | [X]      | 高于均值 |

□ 季节性调整：
  → 原始值：[X] 万
  → 季节调整后：[X] 万（去除季节性影响）

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第四步：预测建模

预测模型选择：

□ 模型选择依据：[数据特征/样本量/预测长度]
□ 采用模型：[简单移动平均/指数平滑/Holt-Winters/线性回归]

□ 模型参数：
  → 移动平均期数（如适用）：[X] 期
  → 趋势平滑系数（α）：[X]
  → 季节平滑系数（β）：[X]

□ 模型拟合度：
  → R²（决定系数）：[X]
  → MAPE（平均绝对百分比误差）：[X]%
  → RMSE（均方根误差）：[X]

未来预测：

□ 预测期间：[YYYY-MM 至 YYYY-MM]（[X] 期）
□ 预测值：
| 期间 | 预测值 | 95% 置信区间 |
|------|--------|------------|
| [YYYY-MM] | [X] | [X-X] |
| [YYYY-MM] | [X] | [X-X] |

□ 趋势预测（季节调整后）：
  → 未来 [X] 期趋势方向：[上升/下降/平稳]
  → 预测增速：[X]%（季环比/年环比）