​​趋势预测法通过历史数据分析未来趋势，核心步骤包括数据收集、模型建立与参数计算，适用于销售、库存等商业场景。​​ 其关键在于​​选择匹配数据特征的算法（如线性回归、指数平滑）​​，并通过​​例题演示如何代入实际数据完成预测计算​​，最终验证模型准确性。

以某产品季度销售额预测为例，具体计算流程如下：

1. ​​数据整理与可视化​​
   收集过去12个月的销售额数据，绘制折线图观察趋势形态。若呈现线性增长，采用最小二乘法拟合直线方程$y=ax+b$，通过Excel的SLOPE和INTERCEPT函数计算斜率$a$与截距$b$。

2. ​​模型选择与参数计算​​
   若数据存在季节性波动，改用季节性分解法。例如，用移动平均剔除季节性因素后，计算趋势方程$T_t=0.8\times 实际值+0.2\times 上期预测值$，平滑系数需通过试错法优化。

3. ​​预测结果验证​​
   将历史数据回代模型，对比预测值与实际值的均方误差（MSE）。若误差率低于5%，说明模型可靠，可输出未来3个月的预测值$y_{t+1}=a\cdot t_{t+1}+b$。

实际应用中需注意：数据量不足时优先选择简单移动平均法；复杂场景可结合Python的statsmodels库实现ARIMA模型。定期更新数据并重新训练模型，能显著提升预测精度。