Kvantitative og kvalitative metoder for prognoser hjelper ledere til å utvikle forretningsmål og mål. Bedriftsprognoser kan baseres på historiske datamønstre som brukes til å forutsi fremtidig markedsadferd. Tidsseriemetoden for prognoser er et dataanalyseværktøy som måler historiske datapunkter - for eksempel ved hjelp av linjediagrammer - for å prognose fremtidige forhold og hendelser. Målet med tidsseriemetoden er å identifisere meningsfulle egenskaper i dataene som kan brukes til å uttale seg om fremtidige resultater.
Pålitelighet
Historiske data som brukes i tidsserietester representerer forhold som rapporterer langs et progressivt lineært diagram. Tidsseriemetoden for prognoser er den mest pålitelige når dataene representerer en bred tidsperiode. Informasjon om forhold kan utvinnes ved å måle data ved forskjellige tidsintervaller - for eksempel hver time, daglig, månedlig, kvartalsvis, årlig eller ved noe annet tidsintervall. Prognoser er de lydigste når de er basert på mange observasjoner for lengre tidsperioder for å måle mønstre i forhold.
Sesongmessige mønstre
Datapunkter avvik målt og sammenlignet fra år til år kan avsløre sesongmessige svingningsmønstre som kan danne grunnlag for fremtidige prognoser. Denne typen informasjon er av særlig betydning for markeder hvis produkter varierer sesongmessig, for eksempel varer og klær detaljhandel bedrifter. For forhandlere kan for eksempel tidsseriedata avsløre at forbrukerens etterspørsel etter vintertøystiger på en tydelig tidsperiode hvert år, informasjon som ville være viktig når det gjelder prognose for produksjon og leveringskrav.
Treningsberegninger
Som en lineær analysemodell kan tidsseriemetoden også brukes til å identifisere trender. Datatendenser som rapporterer fra tidsseriekartene kan være nyttige for ledere når målingene viser en økning eller reduksjon i salget for et bestemt produkt eller godt. For eksempel kan en oppadgående trend i det daglige salget for widget X på en bestemt franchise-butikk tjene grunnlaget for trendestimering ved tilsvarende franchiseforretninger.
Vekst
Tidsseriemetoden er et nyttig verktøy for å måle både økonomisk og endogen vekst, ifølge professor Hossein Arsham fra University of Baltimore. I motsetning til økonomisk vekst er endogen vekst den utviklingen som skjer internt fra en organisasjon intern menneskelig kapital som kan føre til økonomisk vekst. Effekten av policyvariabler, for eksempel, kan påvises gjennom tidsserietester.
