Kvantitativa och kvalitativa metoder för prognoser hjälper chefer att utveckla affärsmål och mål. Företagsprognoser kan baseras på historiska datamönster som används för att förutse framtida marknadsbeteende. Tidsseriemetoden för prognoser är ett dataanalysverktyg som mäter historiska datapunkter, till exempel med hjälp av linjediagram, för att förutse framtida förhållanden och händelser. Målet med tidsseriemetoden är att identifiera meningsfulla egenskaper i de data som kan användas vid uttalanden om framtida resultat.
Pålitlighet
Historiska data som används i tidsserietester representerar förhållanden som rapporteras längs ett progressivt linjärt diagram. Tidsseriemetoden för prognoser är den mest tillförlitliga när data representerar en bred tidsperiod. Information om förhållanden kan extraheras genom mätning av data vid olika tidsintervaller - t ex timme, dag, månad, kvartal, årligen eller vid något annat tidsintervall. Prognoser är de sundaste när de bygger på ett stort antal observationer under längre perioder för att mäta mönster i förhållanden.
Säsongsmönster
Datapoängavvikelser uppmätta och jämfört från år till år kan avslöja säsongsvariationer som kan tjäna som utgångspunkt för framtida prognoser. Denna typ av information är av särskild betydelse för marknader vars produkter varierar säsongsmässigt, till exempel varor och klädbutiker. För återförsäljare kan exempelvis tidsseriedata avslöja att konsumenternas efterfrågan på vinterklädspikar på en tydlig tidsperiod varje år, information som skulle vara viktigt för att förutse produktions- och leveransbehov.
Trendberäkningar
Som en linjär analysmodell kan tidsseriemetoden också användas för att identifiera trender. Datatendenser som rapporterar från tidsseriekartor kan vara användbara för chefer när mätningar visar en ökning eller minskning av försäljningen för en viss produkt eller ett bra. Till exempel kan en uppåtgående trend i den dagliga försäljningen för widget X i en viss franchiseaffär tjäna som grund för trendberäkning vid liknande franchisebutiker.
Tillväxt
Tidsseriemetoden är ett användbart verktyg för att mäta både ekonomisk och endogen tillväxt, enligt professor Hossein Arsham vid University of Baltimore. I motsats till finansiell tillväxt är endogen tillväxt den utveckling som sker inifrån från en organisations inre mänskliga kapital som kan leda till ekonomisk tillväxt. Effekten av policyvariabler kan exempelvis bevisas genom tidsserietester.
