पूर्वानुमान के लिए मात्रात्मक और गुणात्मक कार्यप्रणाली प्रबंधकों को व्यावसायिक लक्ष्यों और उद्देश्यों को विकसित करने में मदद करती है। व्यावसायिक पूर्वानुमान ऐतिहासिक डेटा पैटर्न पर आधारित हो सकते हैं जो भविष्य के बाजार व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। पूर्वानुमान की समय श्रृंखला विधि एक डेटा विश्लेषण उपकरण है जो ऐतिहासिक डेटा बिंदुओं को मापता है - उदाहरण के लिए, लाइन चार्ट का उपयोग करते हुए - भविष्य की स्थितियों और घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए। समय श्रृंखला पद्धति का लक्ष्य डेटा में सार्थक विशेषताओं की पहचान करना है जो भविष्य के परिणामों के बारे में बयान देने में उपयोग किया जा सकता है।
विश्वसनीयता
समय श्रृंखला परीक्षणों में प्रयुक्त ऐतिहासिक डेटा एक प्रगतिशील, रैखिक चार्ट के साथ रिपोर्टिंग की स्थितियों का प्रतिनिधित्व करता है। पूर्वानुमान की समय श्रृंखला विधि सबसे विश्वसनीय है जब डेटा एक व्यापक समय अवधि का प्रतिनिधित्व करता है। शर्तों की जानकारी विभिन्न समय अंतरालों पर डेटा को मापकर निकाली जा सकती है - जैसे, प्रति घंटा, दैनिक, मासिक, त्रैमासिक, वार्षिक या किसी अन्य समय अंतराल पर। परिस्थितियों में पैटर्न को मापने के लिए लंबी अवधि के लिए बड़ी संख्या में टिप्पणियों के आधार पर पूर्वानुमान सबसे स्पष्ट हैं।
मौसमी पैटर्न
वर्ष-दर-वर्ष की तुलना में मापा जाने वाले डेटा बिंदुओं में मौसमी उतार-चढ़ाव के पैटर्न का पता चलता है जो भविष्य के पूर्वानुमानों के आधार के रूप में काम कर सकते हैं। इस प्रकार की जानकारी उन बाजारों के लिए विशेष महत्व की है, जिनके उत्पाद मौसमी और कपड़े के खुदरा व्यापार जैसे मौसम में उतार-चढ़ाव आते हैं। उदाहरण के लिए, रिटेलर्स के लिए, टाइम सीरीज़ डेटा से पता चल सकता है कि हर साल एक अलग समय अवधि में सर्दियों के कपड़ों के लिए उपभोक्ता की मांग, उत्पादन और वितरण आवश्यकताओं के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण होगी।
प्रवृत्ति का अनुमान
विश्लेषण के एक रैखिक मॉडल के रूप में, समय श्रृंखला पद्धति का उपयोग रुझानों की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है। समय श्रृंखला चार्ट से रिपोर्ट करने वाली डेटा प्रवृत्ति प्रबंधकों के लिए उपयोगी हो सकती है जब माप किसी विशेष उत्पाद या अच्छे के लिए बिक्री में वृद्धि या कमी दिखाते हैं। उदाहरण के लिए, किसी विशेष फ्रैंचाइज़ी स्टोर में विजेट X के लिए दैनिक बिक्री में एक ऊपर की प्रवृत्ति ट्रेंड अनुमान के लिए आधार के समान फ्रैंचाइज़ी स्टोर पर सेवा प्रदान कर सकती है।
विकास
बाल्टीमोर विश्वविद्यालय के प्रोफेसर होसैन अरशम के अनुसार, समय श्रृंखला विधि वित्तीय और अंतर्जात विकास दोनों को मापने के लिए एक उपयोगी उपकरण है। वित्तीय विकास के विपरीत, अंतर्जात विकास वह विकास है जो एक संगठन की आंतरिक मानव पूंजी से होता है जो आर्थिक विकास को जन्म दे सकता है। उदाहरण के लिए, नीति चर का प्रभाव समय श्रृंखला परीक्षणों के माध्यम से निकाला जा सकता है।
