Ilościowe i jakościowe metodologie prognozowania pomagają menedżerom w opracowaniu celów biznesowych. Prognozy biznesowe mogą opierać się na historycznych wzorcach danych, które są wykorzystywane do przewidywania przyszłych zachowań rynkowych. Metoda prognozowania szeregów czasowych to narzędzie do analizy danych, które mierzy historyczne punkty danych - na przykład za pomocą wykresów liniowych - w celu prognozowania przyszłych warunków i zdarzeń. Celem metody szeregów czasowych jest zidentyfikowanie istotnych danych w danych, które mogą być wykorzystane do formułowania stwierdzeń dotyczących przyszłych wyników.
Niezawodność
Dane historyczne używane w testach szeregów czasowych reprezentują warunki raportowane wzdłuż progresywnego, liniowego wykresu. Metoda prognozowania szeregów czasowych jest najbardziej wiarygodna, gdy dane przedstawiają szeroki okres czasu. Informacje na temat warunków można uzyskać, mierząc dane w różnych odstępach czasu - na przykład co godzinę, codziennie, co miesiąc, co kwartał, co rok lub w dowolnym innym przedziale czasowym. Prognozy są najsilniejsze, gdy opierają się na dużej liczbie obserwacji przez dłuższe okresy czasu w celu zmierzenia wzorców w warunkach.
Wzory sezonowe
Różnice w punktach danych mierzone i porównywane z roku na rok mogą ujawniać sezonowe wahania, które mogą służyć za podstawę przyszłych prognoz. Tego rodzaju informacje mają szczególne znaczenie dla rynków, których produkty zmieniają się sezonowo, takich jak towary i sklepy odzieżowe. Dla detalistów, na przykład dane z szeregów czasowych mogą ujawnić, że popyt konsumencki na skoki odzieży zimowej w różnych okresach każdego roku, informacje, które byłyby ważne w prognozowaniu wymagań produkcyjnych i dostaw.
Oszacowania trendów
Jako liniowy model analizy można również wykorzystać metodę szeregów czasowych do identyfikacji trendów. Tendencje dotyczące danych z wykresów szeregów czasowych mogą być przydatne dla menedżerów, gdy pomiary pokazują wzrost lub spadek sprzedaży dla danego produktu lub dobra. Na przykład trend wzrostowy dziennej sprzedaży widżetu X w danym sklepie franczyzowym może służyć za podstawę do szacowania trendów w podobnie usytuowanych sklepach franczyzowych.
Wzrost
Metoda czasu szeregowego jest użytecznym narzędziem do pomiaru wzrostu finansowego i endogenicznego, jak twierdzi profesor Hossein Arsham z University of Baltimore. W przeciwieństwie do wzrostu finansowego, wzrost endogeniczny jest rozwojem, który pojawia się z wnętrza wewnętrznego kapitału ludzkiego organizacji, który może prowadzić do wzrostu gospodarczego. Na przykład wpływ zmiennych politycznych można udowodnić za pomocą testów szeregów czasowych.
