Kvantitativní a kvalitativní metodologie pro prognózování pomoci manažerům při rozvíjení obchodních cílů a cílů. Obchodní prognózy mohou být založeny na historických datových vzorcích, které se používají k předvídání budoucího chování na trhu. Metoda prognóz časových řad je jeden nástroj pro analýzu dat, který měří historická datová místa - například pomocí lineárních diagramů - pro prognózu budoucích podmínek a událostí. Cílem metody časových řad je identifikovat smysluplné charakteristiky dat, které lze použít při vytváření výroků o budoucích výsledcích.
Spolehlivost
Historické údaje používané v testu časových řad představují podmínky vykazující podél progresivního lineárního diagramu. Metoda prognóz časové řady je nejspolehlivější, pokud data představují širokou dobu. Informace o podmínkách lze extrahovat měřením dat v různých časových intervalech - např. Hodinových, denních, měsíčních, čtvrtletních, ročně nebo v jakémkoli jiném časovém intervalu. Prognózy jsou nejsilnější, pokud jsou založeny na velkém počtu pozorování pro delší časové období pro měření vzorků v podmínkách.
Sezónní vzory
Odhady datových bodů měřené a porovnávané od roku k roku mohou odhalit sezónní fluktuační vzorce, které mohou sloužit jako základ pro budoucí prognózy. Tento typ informací má obzvláštní význam pro trhy, jejichž produkty se mění sezónně, jako jsou maloobchodní komodity a oděvní maloobchodní podniky. Například pro maloobchodníky data z časových řad mohou odhalit, že spotřebitelská poptávka po zimním oblečení hrozí každý rok v určitém časovém období, informace, které by byly důležité při předvídání požadavků na výrobu a dodání.
Odhady trendů
Jako lineární model analýzy lze metodu časových řad také použít ke zjištění trendů. Údaje o tendencích dat z grafů časových řad mohou být pro manažery užitečné, pokud měření ukazují zvýšení nebo snížení tržeb za konkrétní produkt nebo zboží. Například vzestupný trend v denním prodeji widgetu X v konkrétním obchodě s franchisingem může sloužit jako základ pro odhad trendů u obdobně umístěných obchodů s franchisingem.
Růst
Metoda časových řad je užitečným nástrojem pro měření finančního i endogenního růstu, tvrdí profesor Hossein Arsham z University of Baltimore. Na rozdíl od finančního růstu je endogenním růstem vývoj, který vzniká zevnitř z vnitřního lidského kapitálu organizace, který může vést k ekonomickému růstu. Například vliv politických proměnných lze doložit pomocí testů časových řad.
