一些概念性的知识点我这里没有写，直接放个例子在这里。
第一步：
定义日期标示量：
打开数据文件，单击"数据"，选择"定义日期和时间"，弹出"定义日期"对话框，
数据中的起始时间就是数据文件里面的单元格第一个时间，我的第一个是1997年8月，每行表示的是月度销售量，因此，需要从"定义日期"对话框的左侧"个案是"框中选择"年，月"，在左侧输入‘1997’，月框中输入‘8’，表示第一个个案的起始月是1997年8月，然后点击确认，这样spss数据文件里面就会生成3个新的变量
如下图：
第二步：
了解时间序列的变化趋势，做一个序列表就可以了，单击"分析"，里面选择"时间序列预测，选择"序列图"对话框，然后把‘平均值‘移到"变量"框里面，‘DATE_’移到"时间轴标签"框中，单击"确定"。结果如图
根据序列图的分析知道，序列的波动随着季节的波动越来越大，所以我们选择乘法模型；
第三步：
单击“分析”，选择时间序列预测，然后选择“季节性分解”，弹出“季节性分解”对话框，确认无误之后点击确定，如图：
发现多了四个变量，ERR表示的误差分析；SAS表示的是季节因素校正后序列；SAF表示的季节因子；STC表示的是长期趋势和循环变动序列。
我们可以把新出现的四个变量、平均值和DATE_做序列图，先把ERR、SAS、STC和平均值和DATE_做个序列图，效果如下：
再单独做个ＳＡＴ和ＤＡＴＥ＿的时间序列图：
后面就是开始预测了：
1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“创建传统模型”，之后就会弹出“时间序列建模”对话框。
2、 将“平均值”移至“因变量”框中，然后确定中间的“方法”，在下拉列表中选择“专家建模器”项，单击右侧的“条件”按钮，弹出“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框。
3、 在“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框的“模型”选项卡中，在“模型类型”框中选择“所有模型”项，并勾选“专家建模器考虑季节性模型”复选框，设置完，点“继续”按钮
4、 在“时间序列建模器”对话框中，切换至“保存”选项卡中，勾选“预测值”复选框，单击“导出模型条件”框中“XML文件”后面的“浏览”按钮，然后设置导出的模型文件和保存路径，然后单击“确定”按钮就可以了。
做完上面的步骤之后，在原始数据上面就又会多一列预测值出现。如图：
之前我们保存了预测的模型，我们现在就利用那个模型进行预测数据。
1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“应用传统模型”，弹出“应用模型序列”对话框。具体的操作如下图：
做完上面的之后最后一步就是切换至“保存”界面，勾选“预测值”之后单击确定就可以了。
从预测值直接看看不出来，我们可以把预测的数据和原始数据放到一起看下，也是直接做序列图就可以。
这样就完成了一次时间序列的模型，具体的预测数据可以看原始数据上面的出现的新的一列数据。
不足：
1、发现时间序列预测的定义日期没有年/月/日这样的模型，网上搜了下，有的人说用语法可以时间，但是还不是很熟悉，没有看太懂；
2、这个只是简单的介绍了下时间序列的大致步骤，并不是一个实例项目。希望下次可以做一个完整的项目出来。