分析：移動平均法是測定長期趨勢變動的一種常用方法。

在分析時間序列數(shù)據(jù)中，當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的長期趨勢變動時，選擇合適的方法進(jìn)行處理和分析是非常關(guān)鍵的。以下是對選項的分析：

A. **移動平均值法**
- 移動平均值法是用于平滑時間序列數(shù)據(jù)的一種技術(shù)，主要用于去除短期波動，突出長期趨勢。它適用于識別和分析長期趨勢或周期性變化。因此，當(dāng)有長期趨勢變動時，移動平均值法是一個常用的方法。

B. **向量自回歸法（VAR）**
- 向量自回歸法是一種多變量時間序列分析技術(shù)，主要用于捕捉多個時間序列變量之間的動態(tài)關(guān)系。雖然強(qiáng)大，但通常用于處理相互影響的多個變量，而非單一時間序列的長期趨勢分析。

C. **差分法**
- 差分法常用于消除時間序列中的趨勢或季節(jié)性，通過計算差分序列達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)。雖然具有處理趨勢的能力，但它更適合于為滿足平穩(wěn)性假設(shè)而準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。

D. **固定效應(yīng)法**
- 固定效應(yīng)法通常用于面板數(shù)據(jù)分析，處理個體間不可觀測的異質(zhì)性。它不適用于單純的時間序列數(shù)據(jù)趨勢分析。

基于上述分析，小A發(fā)現(xiàn)某產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)有明顯的長期趨勢變動時，可以考慮采用**移動平均值法（A）**來識別和分析該趨勢。這一方法能夠平滑數(shù)據(jù)，同時有效捕捉長期趨勢的變化。