Phương pháp định lượng và định tính để dự báo giúp các nhà quản lý phát triển các mục tiêu và mục tiêu kinh doanh. Dự báo kinh doanh có thể dựa trên các mẫu dữ liệu lịch sử được sử dụng để dự đoán hành vi thị trường trong tương lai. Phương pháp dự báo chuỗi thời gian là một công cụ phân tích dữ liệu đo các điểm dữ liệu lịch sử - ví dụ: sử dụng biểu đồ đường - để dự báo các điều kiện và sự kiện trong tương lai. Mục tiêu của phương pháp chuỗi thời gian là xác định các đặc điểm có ý nghĩa trong dữ liệu có thể được sử dụng để đưa ra tuyên bố về kết quả trong tương lai.
độ tin cậy
Dữ liệu lịch sử được sử dụng trong các thử nghiệm chuỗi thời gian biểu thị các điều kiện báo cáo dọc theo biểu đồ tuyến tính lũy tiến. Phương pháp dự báo chuỗi thời gian là đáng tin cậy nhất khi dữ liệu biểu thị khoảng thời gian rộng. Thông tin về các điều kiện có thể được trích xuất bằng cách đo dữ liệu theo các khoảng thời gian khác nhau - ví dụ: hàng giờ, hàng ngày, hàng tháng, hàng quý, hàng năm hoặc tại bất kỳ khoảng thời gian nào khác. Dự báo là tốt nhất khi dựa trên số lượng lớn các quan sát trong khoảng thời gian dài hơn để đo các mẫu trong điều kiện.
Mẫu theo mùa
Phương sai điểm dữ liệu được đo và so sánh từ năm này sang năm khác có thể tiết lộ các mô hình biến động theo mùa có thể làm cơ sở cho các dự báo trong tương lai. Loại thông tin này có tầm quan trọng đặc biệt đối với các thị trường có sản phẩm biến động theo mùa, chẳng hạn như hàng hóa và doanh nghiệp bán lẻ quần áo. Ví dụ, đối với các nhà bán lẻ, dữ liệu chuỗi thời gian có thể tiết lộ rằng nhu cầu của người tiêu dùng đối với quần áo mùa đông tăng đột biến vào một khoảng thời gian khác nhau mỗi năm, thông tin sẽ rất quan trọng trong việc dự báo các yêu cầu sản xuất và giao hàng.
Ước tính xu hướng
Là một mô hình phân tích tuyến tính, phương pháp chuỗi thời gian cũng có thể được sử dụng để xác định xu hướng. Báo cáo xu hướng dữ liệu từ biểu đồ chuỗi thời gian có thể hữu ích cho các nhà quản lý khi các phép đo cho thấy sự tăng hoặc giảm doanh số cho một sản phẩm cụ thể hoặc tốt. Ví dụ: xu hướng tăng doanh số hàng ngày cho widget X tại một cửa hàng nhượng quyền cụ thể có thể phục vụ cơ sở cho việc ước tính xu hướng tại các cửa hàng nhượng quyền tương tự.
sự phát triển
Phương pháp chuỗi thời gian là một công cụ hữu ích để đo lường cả sự tăng trưởng tài chính và nội sinh, theo Giáo sư Hossein Arsham thuộc Đại học Baltimore. Trái ngược với tăng trưởng tài chính, tăng trưởng nội sinh là sự phát triển xuất phát từ bên trong từ nguồn nhân lực nội bộ của một tổ chức có thể dẫn đến tăng trưởng kinh tế. Tác động của các biến chính sách, ví dụ, có thể được chứng minh thông qua các thử nghiệm chuỗi thời gian.
