Kvantitativne in kvalitativne metodologije za napovedovanje pomagajo vodjem pri razvoju poslovnih ciljev in ciljev. Poslovne napovedi lahko temeljijo na preteklih podatkovnih vzorcih, ki se uporabljajo za napovedovanje prihodnjega tržnega obnašanja. Metoda časovne vrste napovedi je eno orodje za analizo podatkov, ki meri zgodovinske podatkovne točke - na primer z uporabo linijskih diagramov - za napovedovanje prihodnjih razmer in dogodkov. Cilj metode časovnih vrst je opredeliti smiselne značilnosti v podatkih, ki se lahko uporabijo pri oblikovanju izjav o prihodnjih rezultatih.
Zanesljivost
Zgodovinski podatki, uporabljeni v testih časovnih vrst, predstavljajo pogoje, ki poročajo vzdolž progresivnega linearnega grafikona. Metoda časovnih vrst napovedi je najbolj zanesljiva, kadar podatki predstavljajo široko časovno obdobje. Informacije o pogojih je mogoče pridobiti z merjenjem podatkov v različnih časovnih intervalih - npr. Urno, dnevno, mesečno, četrtletno, letno ali v katerem koli drugem časovnem intervalu. Napovedi so najzanesljivejše, če temeljijo na velikem številu opazovanj za daljša časovna obdobja za merjenje vzorcev v pogojih.
Sezonski vzorci
Meritve in primerjave podatkovnih točk iz leta v leto lahko razkrijejo sezonske vzorce nihanja, ki lahko služijo kot osnova za prihodnje napovedi. Ta vrsta informacij je še posebej pomembna za trge, katerih proizvodi sezonsko nihajo, na primer maloprodajna podjetja za blago in oblačila. Za trgovce na drobno lahko na primer podatki o časovnih vrstah pokažejo, da je povpraševanje potrošnikov po zimskih oblačilih vsako leto bistveno večje, kar bi bilo pomembno pri napovedovanju zahtev za proizvodnjo in dobavo.
Ocene trendov
Kot linearni model analize lahko za določanje trendov uporabimo tudi metodo časovnih vrst. Tendence podatkov, ki poročajo iz grafikonov časovnih vrst, so lahko koristne za menedžerje, kadar meritve kažejo povečanje ali zmanjšanje prodaje za določen izdelek ali dobro. Na primer, trend naraščanja dnevne prodaje za widget X v določeni franšizni trgovini lahko služi kot osnova za ocenjevanje trendov na podobno nameščenih franšiznih prodajalnah.
Rast
Metoda časovnih vrst je uporabno orodje za merjenje finančne in endogene rasti, meni profesor Hossein Arsham z Univerze v Baltimoru. V nasprotju s finančno rastjo je endogena rast razvoj, ki izhaja iz notranjega človeškega kapitala organizacije, ki lahko vodi do gospodarske rasti. Vpliv spremenljivk politike, na primer, je mogoče dokazati s testi časovnih serij.
