予測のための定量的および定性的方法論は、管理者がビジネスの目標と目的を開発するのに役立ちます。事業予測は、将来の市場動向を予測するために使用される過去のデータパターンに基づくことがあります。時系列予測方法は、将来の状況やイベントを予測するために、たとえば折れ線グラフを使用して、履歴データポイントを測定する1つのデータ分析ツールです。時系列方法の目的は、将来の結果についての記述を行う際に使用できるデータ内の意味のある特性を識別することです。
信頼性
時系列テストで使用される履歴データは、漸進的な線形チャートに沿ってレポートされる状態を表します。時系列の予測方法は、データが広い期間を表す場合に最も信頼性があります。条件に関する情報は、様々な時間間隔で（例えば、毎時、毎日、毎月、四半期ごと、毎年、または他の任意の時間間隔で）データを測定することによって抽出することができる。予測は、条件内のパターンを測定するために長期間にわたって多数の観測に基づいた場合に最も効果的です。
季節のパターン
年ごとに測定され比較されたデータポイントの変動は、将来の予測の基礎として役立つことができる季節変動パターンを明らかにすることができます。この種の情報は、商品や衣料品小売業など、季節によって商品が変動する市場にとって特に重要です。たとえば、小売業者にとっては、冬服の消費者の需要が毎年異なる期間に急増していることを時系列データが示している場合があります。これは、生産と納入の要件を予測する上で重要な情報です。
トレンド推定
分析の線形モデルとして、時系列方法を使用して傾向を識別することもできます。時系列チャートからレポートするデータ傾向は、測定値が特定の製品または商品の売上の増加または減少を示す場合、管理者にとって役立つことがあります。例えば、特定のフランチャイズ店舗におけるウィジェットＸの日々の売上高の上昇傾向は、同様に位置するフランチャイズ店舗における傾向推定のための基礎を提供し得る。
成長
ボルチモア大学のHossein Arsham教授によると、時系列法は経済的成長と内生的成長の両方を測定するのに役立つツールです。経済的成長とは対照的に、内生的成長は、経済成長につながる可能性のある組織の内部人的資本から内的に発生する成長です。例えば、政策変数の影響は時系列テストを通して証明することができます。
