当没有大量历史 另一方面，定量预测方法依赖于具体可测量和量化的数值客观数据。这些方法使用数学公式来生成更可靠的预测。
定性预测方法
或未来前景不明朗时，定性预测会很有用。注意：由于定性预测具有主观性，因此只有在这些情况下才鼓励使用定性预测。在没有定量数据的情况下，您可以使 电话号码数据库 用的定性方法包括：
市场调研
利益相关者调查
专家意见
德尔菲方法
仅在缺乏定量数据或信息的情况下才应 如果您喜欢阅读布鲁塞尔剧本请与您的同事和朋友分享 使用定性预测方法。
定量预测方法
为了实现最准确的预测，鼓励使用可靠数据来通知预测和后续结果的定量预测方法，例如：
时间序列：时间序列预测使用对应于特定时期的历史数据，例如十年内每 30 天的输入。这些预测虽然由于数据的性质而肯定是定量的，但依赖于过去的模式将在未来重复的假设，因此这些数据输入有助于创建长期预测。这种方法在准备需求预测时特别有用。
关联模型
这些预测模型试图识别不同的变量并了解 比特币数据库 它们 当没有大量历史 的关联。最常见的关联模型之一是回归分析，通过该模型，您可以通过检查一段时间内两个变量之间的关系来了解数据集中两个变量之间的关系。一个很好的例子是库存产品对盈利能力的影响。您可以使用统计分析软件进行此类定量预测。