预测作为一门预测未来的科学，有多种方法，如时间 序列法、判断法等。（Ozcan，2005）指出，预测中经常使用的类型是时间 序列 方法和判断 预测。
时间 序列 方法是一种利用过去几年的数据来预测/估计未来值的预测方法。通常，时间 序列 方法的行为分析采用趋势、季节变化、年度周期、不规则变化和随机变化的形式。通常发生在短期或长期的趋势。根据组织的经验，季节性变化会在短时间内发生，涉及天气、假期、节假日等因素。长期发生的常见周期，与当前经济状况有关。不规则通常是由于通常不会发生的情况而导致的数据波动。以及有时在其他行为中同时发生的随机变化
判断性 预测依赖于主观输入
例如公司/组织高管的意见、对消费者进行的调查、市场行为、人的直觉以及顾问或经理和员工的意见。判断性 预测的例子有德尔菲 法、高管/董事评审 电话列表 团的决定、朴素的计算。最常用的是德尔菲法，该 方法从具有与讨论背景相关的知识的经理和员工那里获取并收集意见，旨在预测未来将发生的事件，例如货币贬值，也可以使用调查问卷作为听取经理和员工的意见，而不是浪费大量金钱来雇用成员。
法是分析某一段时间内数据的方法之
它涉及尝试从影响该时间段内每个值的成分中找出影响因素。该方法称为分解，其中每个组件都被单独识别。 分解可用于短期或长期预测，用于显示某一段时间 沙特电话号码 内的增加或减少，或通过消除一个或多个必要成分来调整序列。通常分解 模型由4个部分组成，即： 执行乘法分解的步骤： 步骤 1：计算该期间的移动平均线。 步骤2：计算计算期间中间的移动平均线。 第三步：寻找每个时期的季节指数。 步骤 4：使用Linear Trend计算趋势。 步骤 5：使用乘法分解进行计算。
