Анализ временных рядов помогает прогнозировать будущее развитие различных явлений и процессов, выявляя тенденции, сезонные колебания и другие паттерны на основе прошлых наблюдений. 14

Некоторые примеры того, как анализ временных рядов позволяет предсказывать будущее:

• Прогнозирование трафика на дорогах. 2 Используются данные с датчиков, установленных на дорогах, анализируются трафиковые потоки в прошлом и строятся прогнозы для будущего времени. 2 Это помогает организовать работу служб управления трафиком и планировать дорожные ремонты. 2
• Прогнозирование изменения погоды. 2 Используются данные о погоде в прошлом, а также данные о климате и других факторах, которые могут повлиять на будущие изменения погоды. 2 Это позволяет заранее предупредить людей о возможных стихийных бедствиях и принимать соответствующие меры по их предотвращению. 2
• Прогнозирование спроса на товар. 2 Используются данные о продажах товаров в прошлом, а также данные о различных факторах, которые могут повлиять на спрос в будущем (например, цены на конкурирующие товары, макроэкономические факторы). 2

Однако у анализа временных рядов есть и недостатки: недостаточное количество данных может существенно ограничить точность прогнозов, а случайные факторы и внеплановые обстоятельства могут привести к неверному прогнозу. 2