时间序列数据的四个成分是长期趋势、周期、季节性和无规则变化。数据中的季节性可以被以下哪项所消除（）

时间序列分析依赖于过去的经验。一个变量的价值的变化可能包含几个成分——远期趋势、周期性变动、季节性、随即变动。季节性波动在很多行业中是常见的现象。有很多中方法用于在预测模型中考虑季节性波动。但大多数方法使用季节性指数。另外，通过使用几个时间段的加权平均而不是单个时间段的数据可以将季节性波动从数据中消除。