Kvantitatiivsed prognoosimismeetodid nõuavad tavaliselt statistika ja algandmete analüüsi. Lihtne teisaldamise meetod, kaalu teisaldamise meetod, eksponentsiaalse silumise meetod ja aegridade analüüs on kvantitatiivsed prognoosimistehnikad, mida tavaliselt kasutavad majandusteadlased ja andmeanalüütikud. Neid meetodeid kasutatakse arvuliste andmete hindamiseks, võttes samal ajal arvesse suundumuste muutusi. Ettevõtted kasutavad usaldusväärsete äriotsuste tegemiseks täpset prognoosi.
Lihtne liikuv prognoosimismeetod on kvantitatiivse uurimistöö vorm, mis põhineb reguleeritaval määratud perioodil. Seda meetodit kasutatakse suundumuste näitamiseks teatud aja jooksul, hinnates algandmeid, tavaliselt 30 päeva või mitme kuu jooksul. Iga kuu asendub vanem info uue kuu infoga. Näiteks kui andmeid hinnatakse augusti ja septembri jooksul, siis augusti numbrid eemaldatakse ja asendatakse septembri teabega, et näha, kas andmetes on suundumusi.
Sarnaselt lihtsale teisaldamismeetodile lahkab ka kaalu liigutamise meetod hindamisperioodi jooksul teavet, kuid igal kuul on erinev kaal. Seda andmete hindamise meetodit kasutatakse tavaliselt suundumuste hindamiseks koos eeldatavate igakuiste muutustega; Näiteks hooajarõivaste müük võib seda tüüpi kvantitatiivsetest prognoosimismeetoditest kasu saada. Kui majandusteadlane ennustab, et suvekuudel ostab rohkem inimesi lühikesi pükse, saab sellele ajaaknale rakendada standardset kordajat, mis tavaliselt suurendab nende kuude eelarveprognooside täpsust.
Need kvantitatiivsed prognoosimismeetodid keskenduvad pigem vanematele andmetele. Eksponentsiaalse silumise meetod hindab värskemat teavet. See meetod sobib hästi kiiresti muutuvate andmete, näiteks temperamentse turu müüginäitajate uurimiseks. Näiteks kui ärianalüütik üritab ennustada järgmise kuu müüki, kasutab eksponentsiaalne silumine selle uue kuu viimaste päevade andmeid prognoositava müügi prognoosimiseks.
Kvantitatiivsed prognoosimismeetodid nõuavad mõnikord aegridade analüüsi. Aegrida on andmete vaatlus erinevatel ajahetkedel. Näited hõlmavad igapäevaste aktsiahindade, iganädalaste müügieesmärkide ja igakuiste kulude analüüsi. Need meetodid uurivad andmete aluseks olevat konteksti pika aja jooksul. See meetod mõõdab tavaliselt ajaloolisi andmeid, kasutades tulevaste sündmuste prognoosimiseks joondiagramme, võimaldades majandusteadlasel tuvastada andmetes olevaid omadusi, mida saab kasutada tulevaste tulemuste prognoosimisel.