在任何事情之前，先画一个图表。

您会注意到您至少有三个进程：一个在 20-25 左右，一个在 60-90 左右，一个在 250-450 左右。仔细一看，你会发现第一个是周六，第二个是周日，最后一个是其他工作日。

进一步注意，周日系列自 2016 年 12 月 26 日以来有所不同。并仔细观察圣诞节和银行假期，以确定它们的行为是否像周六、周日或平常一样。

另请注意 2017-12-21 和 2018-01-02 之间的一组异常值。在适合之前将它们移除。到 2016 年 11 月，您也有生产过剩。也将它们删除。

然后做一个 7 天移动平均线，你会看到它是相当线性的，除了 2017 年 1 月的生产不足，你可能有一个外部解释（在 2017 年底的变化之后）。

通过这种线性拟合，您可以查看每周的季节性。并达到70-80%的准确率。

但是忘记 90% 的准确率。您的数据波动更大。