PERIODICITY_HINT：该参数提供了有关数据模式重复频率的算法信息。简单点讲就是时间序列的重复迭代时间间隔，比如本篇文章中用到的时间轴就是为每个月更改一次，且周期为年为单位，所以我们将这个参数设置成12，意思是每十二个月重复一次。
然后我们就需要部署、处理该挖掘模型了。然后下一步我们进行结果分析。
结果分析
部署完程序之后，我们通过“挖掘模型查看器”进行查看分析，不废话，我们直接看图：
上面的图就是Microsoft时序算法出来的结果图了，挖掘模型查看器为这种算法提供了两个面板查看，一个是图表、另一个是模型，下面我们将以此详细分析，平常最常用的就是图表模型查看器，图标区分为两块，如上图，前半部分模型历史分析数据，后面模糊区为推测区域，右侧一个序列筛选的下拉选项框，从横轴中我们可以看到，时间区间为2005年7月25——2007年11月25折线以实线表示，后面的区域为预测区域，预测区间为2008年7月25日至2008年11月25，折线以虚线表示。
嘿嘿...看起来是不是很清爽。
我们来选择一个产品来看看，我们选择M200 Europe、M200 NorthAmerica的销量情况，下面看图：
通过点击图表中间的点击线，我们可以分析这款自行车在这个两个地区一年中的销售峰值为5月和12月，也就是所谓的旺季...这没啥特别的对吧，5月大春天...嗯？米国五月应该也是春天...春天适合户外...自行车买的好也理所当然，这里其实我们更关心明年的旺季或者淡季是啥时候，因为根据此我们更能够采取相应的应对措施，比如旺季多增加库存，淡季减少库存等吧，我们来看M200这款产品在08年的旺季是那个月....
看到了吧，08年的7月份将是这款产品的旺季，同样淡季为九月份
而这是在欧洲的销量，但是在北美就不一样了，它反而是在08年的9月份为旺季，是吧，上图中可以看到，说明这两个区域的销售量还会有蛮大区别的，仅仅凭靠经验是分析不出来的对吧。同样它的淡季反而提前到来了，看下图：
同样从上面的所有的这两款产品的产品图中可以看到，这两款产品的销量是蒸蒸日上，也就是所谓的朝阳好卖的产品，所带来的利润肯定也在未来将会更好，我们可以点击推测出他们在08年的营业额度是多少。我们来看图：
从上面图可以看出，根据折线图规律可以看出销售额度和销售量是相关的，汗...废话！当销售量增加的时候，销售额度也跟着增加，但是从上图中可以看到一个有趣的信息，那就是在2006年6月25号以前销售额度和销售量是一条线，但是之后就分开了...对吧？这说明什么？...之后的销售数量开始慢慢的比销售额度增高了...啥意思？也就是说这款产品卖得多了，他的销售额度反而少了...汗...啥原因？原因很简单....产品降价了！..产品降价了所以它的销量上去了，同比这里我说的是同比他的销售额度反而降下来。
不管怎么着这款产品随着时间的增长慢慢的开始大卖了..而且营业额也在增加，尤其在2007年底的时候有了一个大面积的跳跃，我估计是采取了比较好的措施。从图中我们还可以看到将在2008年8月份有一个很大的销售额度...推测出来的销售额为2267%。当你拿着这份预测成绩单给BOSS...BOSS会不会睡梦中都能把自己笑醒...
是不是所有的产品都这么叫卖呢，我们来展开其它的几款看看：