一份复杂多品类仓库的日度时间序列，用尽可能多的统计图表，从时间 · 对比 · 分组对比 · 分布 · 趋势预测 · 周期性等维度展开，并解释每种统计方法本身的意义与在库存场景中的意义。无需上传——既可用内置样例，也可在「数据编辑」页改数据后刷新得到全新图表。
调大波动系数→分布更厚尾、异常值更多、CV 排名更悬殊；调大覆盖天数系数→库存更高、库龄变长、呆滞品增多；调大季节强度→季节指数更分明；调年增长→趋势方向与显著性随之改变。改完点上方按钮，所有标签页图表与解读会立即重算。
CSV 需包含列：日期,类别,商品,期末库存量,平均库存量,库龄_天,货值_万元,当日出库,当日补货,安全库存_万元,需求波动CV,缺货标记。日期格式 YYYY-MM-DD。列名命中关键词（如"库存""出库""缺货"）即可被自动识别，不必完全一致。
小提示：17520 行的完整数据在此框里编辑会很卡，建议仅对"载入完整数据"后截取的片段做小改，或用方法一更高效。
提示：切换到「④ 库存分析」可直接看到各类统计方法在复杂样例上的作用、图表与策略建议。
包含均值、中位数、标准差、变异系数(CV)、偏度、超额峰度、分位数、极差等。CV 反映相对波动，偏度/峰度用于判断分布形态与正态性。