平滑指数法是一种时间序列分析预测方法，它在移动平均法的基础上发展而来。相比于其他方法，平滑指数法具有一些显著的优点。
首先，平滑指数法所需的数据资料较少。这意味着我们只需要有限的数据就可以预测出所需要的结果。相比之下，其他方法可能需要更多的数据来进行预测，这在某些情况下可能会受到限制。
其次，平滑指数法兼容了全期平均和移动平均所长。它不舍弃过去的数据，而是给予逐渐减弱的影响程度。具体来说，随着数据的远离，赋予的权数会逐渐收敛为零。这种处理方式使得平滑指数法能够更好地适应数据的变化趋势。
最后，平滑指数法通过计算指数平滑值来配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。这种方法可以提供较为准确的预测结果，并且具有一定的灵活性。
综上所述，平滑指数法作为一种时间序列分析预测方法，具有所需数据资料少、兼容全期平均和移动平均所长、通过计算指数平滑值进行预测等优点。这些优点使得平滑指数法在实际应用中得到了广泛的应用，并且取得了较好的预测效果。