Määrälliset ja laadulliset menetelmät ennustamiseen auttavat johtajia kehittämään liiketoiminnan tavoitteita ja tavoitteita. Liiketoimintaennusteet voivat perustua historiallisiin tietomalleihin, joita käytetään ennustamaan tulevaa markkinakäyttäytymistä. Aikasarjan ennustamismenetelmä on yksi data-analyysityökalu, joka mittaa historiallisia datapisteitä - esimerkiksi linjakaavioita käyttäen - ennustamaan tulevia olosuhteita ja tapahtumia. Aikasarjoja koskevan menetelmän tavoitteena on tunnistaa merkitykselliset ominaisuudet tiedoissa, joita voidaan käyttää lausuntoihin tulevista tuloksista.
Luotettavuus
Aikasarja-testeissä käytetyt historialliset tiedot kuvaavat progressiivista, lineaarista kaaviota. Aikasarjan ennustamismenetelmä on luotettavin silloin, kun tiedot edustavat laajaa ajanjaksoa. Tietoja olosuhteista voidaan uuttaa mittaamalla tietoja eri aikaväleillä - esim. Tunneittain, päivittäin, kuukausittain, neljännesvuosittain, vuosittain tai millä tahansa muulla aikavälillä. Ennusteet ovat luotettavimpia, kun perustuvat suuriin havaintoihin, jotka koskevat pidempiä ajanjaksoja kuvioiden mittaamiseksi olosuhteissa.
Kausimallit
Mitattujen ja vertailtavien tietopisteiden vaihtelut vuodesta toiseen voivat paljastaa kausivaihtelumalleja, jotka voivat toimia tulevien ennusteiden perustana. Tämäntyyppiset tiedot ovat erityisen tärkeitä markkinoilla, joiden tuotteet vaihtelevat kausiluonteisesti, kuten hyödykkeiden ja vaatteiden vähittäiskaupan yritykset. Jälleenmyyjille esimerkiksi aikasarjatiedot voivat paljastaa, että talvivaatteiden kysyntä kysyntä vaihtelee eri ajanjaksona joka vuosi, tiedot, jotka olisivat tärkeitä tuotannon ja toimitusvaatimusten ennustamisessa.
Trendiarvioinnit
Lineaarisena analyysimallina aikasarjamenetelmää voidaan käyttää myös trendien tunnistamiseen. Aikasarjojen kaavoista raportointitiedot voivat olla hyödyllisiä johtajille, kun mittaukset osoittavat tietyn tuotteen tai hyvän myynnin kasvua tai laskua. Esimerkiksi widget X: n päivittäisen myynnin nousutrendi tietyssä franchising-myymälässä voi olla perustana trendiarvioinnille samankaltaisilla franchising-myymälöillä.
Kasvu
Aikasarjamenetelmä on hyödyllinen työkalu sekä taloudellisen että endogeenisen kasvun mittaamiseen Baltimoren yliopiston professori Hossein Arshamin mukaan. Toisin kuin taloudellinen kasvu, endogeeninen kasvu on kehitystä, joka tapahtuu sisäisestä inhimillisestä pääomasta, joka voi johtaa talouskasvuun. Poliittisten muuttujien vaikutus voidaan esimerkiksi osoittaa aikasarjatestien avulla.
