Kvantitatiiviset ennustamistekniikat edellyttävät tyypillisesti tilastojen ja raakatietojen analysointia. Yksinkertainen siirtomenetelmä, painonsiirtomenetelmä, eksponentiaalinen tasoitusmenetelmä ja aikasarja -analyysi ovat kvantitatiivisia ennustamistekniikoita, joita tavallisesti käyttävät taloustieteilijät ja data -analyytikot. Näitä tekniikoita käytetään numeeristen tietojen arvioimiseen ottaen huomioon trendien muutokset. Yritykset käyttävät tarkkoja ennusteita järkevien liiketoimintapäätösten tekemiseen.
Yksinkertainen liikkuva ennustamismenetelmä on määrällinen tutkimus, joka perustuu säädettävään ajanjaksoon. Tätä menetelmää käytetään osoittamaan trendejä tietyn ajanjakson aikana arvioimalla raakatietoja, yleensä 30 päivän tai useiden kuukausien aikana. Vanhemmat tiedot korvataan joka kuukausi uuden kuukauden tiedoilla. Jos tietoja arvioidaan esimerkiksi elo- ja syyskuun aikana, elokuun luvut poistetaan ja korvataan syyskuun tiedoilla, jotta tiedetään, onko tiedoissa trendejä.
Yksinkertaisen siirtomenetelmän tapaan painonsiirtomenetelmä leikkaa tiedot arviointijakson aikana, mutta jokaisella kuukaudella annetaan eri painot. Tätä tietojen arviointimenetelmää käytetään yleensä arvioimaan trendejä odotetuilla kuukausimuutoksilla; esimerkiksi kausivaatteiden myynti voi hyötyä tällaisista määrällisistä ennustamistekniikoista. Jos taloustieteilijä ennustaa, että useammat ihmiset ostavat shortseja kesäkuukausien aikana, tähän ajanjaksoon voidaan soveltaa vakiokertoja, mikä yleensä parantaa budjetti -arvioiden tarkkuutta kyseisinä kuukausina.
Nämä kvantitatiiviset ennustustekniikat keskittyvät yleensä vanhempiin tietoihin. Eksponentiaalinen tasoitusmenetelmä arvioi uusimmat tiedot. Tämä menetelmä on hyvä tutkia nopeasti muuttuvia tietoja, kuten myyntilukuja temperamenttisilla markkinoilla. Jos esimerkiksi liike -elämän analyytikko yrittää ennustaa seuraavan kuukauden myyntiä, eksponentiaalinen tasoitus käyttää tätä uutta kuukautta edeltävien päivien tietoja ennakoidakseen myyntiä.
Kvantitatiiviset ennustamistekniikat vaativat joskus aikasarjojen analysointia. Aikasarja on tietojen havaitseminen eri ajankohtina. Esimerkkejä ovat päivittäisten osakekurssien analyysi, viikoittaiset myyntitavoitteet ja kuukausittaiset kulut. Nämä tekniikat tutkivat tietojen taustalla olevaa kontekstia pitkän ajan kuluessa. Tämä tekniikka yleensä mittaa historiallisia tietoja käyttäen viivakaavioita tulevien tapahtumien ennustamiseksi, jolloin taloustieteilijä voi tunnistaa datan ominaisuudet, joita voidaan käyttää ennustamaan tulevia tuloksia.