按类型（软件，服务），按应用（业务计划，金融行业，医疗），区域见解和预测到2033年的时间序列预测市场规模，份额，增长和行业分析

  
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时间序列预测市场概述

全球时间序列的预测市场在2024年的价值为31亿美元，预计2025年将增长到33.2亿美元，到2033年达到44.7亿美元，预计在2025 - 2033年预测期间的复合年增长率为5.20％。

时间序列预测市场专门从事工具和策略，以完全基于历史统计数据来预测未来的价值。由于机器学习，人工智能和统计分析方面的进步，该市场大大发展。金融，零售等行业卫生保健以及生产利用时间序列预测，以满足制定计划，股票管理，货币分析和预测性保护的要求。主要参与者提供的软件和结构可提供实时预测，异常检测和趋势分析。随着数据的大小和计算强度的增加，时间序列的精度和适用性预测持续进行，以便使用各个部门的创新和猛烈的增益放大。

关键发现

COVID-19影响

由于后勤要求的情况而受到大流行的限制的市场增长

与流行前水平相比，全球Covid-19的大流行是前所未有和惊人的，所有地区的市场需求都高于所有地区的需求。 CAGR的增长反映出的突然市场增长归因于市场的增长，并且需求恢复到大频繁的水平。

COVID-19大流行对众多方法的预测市场增长产生了负面影响。首先，大流行的特殊性质引起了对历史数据模式的大规模破坏，导致预测的准确性和可靠性降低。许多取决于稳定的历史事实的潮汐在预测波动性的未来趋势方面变得越来越少。其次，财务下滑和融资削减导致对卓越预测设备和技术的投资减少，因为企业在长期的战略计划中优先考虑了即时运营要求。此外，供应链中断和改变购买者的行为使人们的复杂性提高了预测的工作，这使得企业很难快速修改其模型。这些因素共同阻碍了大流行过程中时间序列预测市场的增加和改善。

最新趋势

增加人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的整合有助于市场发展

时间序列预测市场中的最新趋势驱动繁荣是合成智能（AI）和小工具学习（ML）的整合。这些技术通过机制适应新的统计方式和异常来扩大预测的准确性和性能。深度学习模型的使用以及长期的短期内存（LSTM）网络的使用已提高了猜测复杂的非线性时间序列记录的能力。此外，基于云的预测解决方案正在获得吸引力，提出可扩展的可及系统，以实时统计分析。自动预测设备的采用增加，从而减少了对手动干预的需求，这同样加剧了市场的增长。这些进步使公司能够改善最佳选择，从而提高运营绩效。

• 根据美国国家标准技术研究所（NIST）的数据，2024年在2024年集成基于AI的算法（尤其是深度学习）中，超过72％的高级分析工具在时间序列预测模型中为能源，医疗保健和制造等领域提供了预测模型。
• 根据欧盟委员会数字经济和社会指数（DESI）的数据，欧盟的制造公司中有38％采用了时间序列预测软件，以预测维护和供应链自动化，到第1季度2025年。

  
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时间序列预测市场 分割

按类型

根据类型，市场可以分为软件和服务

• 软件:此阶段由为时间序列预测设计的各种工具和系统组成。这些软件程序利用统计策略，机器学习和AI来调查古老的事实并期望未来的趋势。示例包括专门的预测软件，包括更广泛的记录分析平台中的模块以及基于云的完全预测工具。主要功能通常包括实时记录分析，异常检测和可自定义的预测模型。

• 服务:该细分市场涵盖了为帮助实施和优化时间收集预测提供的专家产品。服务还可以包括咨询，定制模型改进，与当前结构，教育和持续援助的集成。这些产品可以帮助公司在预测工具中最大程度地提高费用，并根据其独特的愿望和行业要求量身定制正确，可靠的预测。

通过应用

根据应用程序，全球市场可以分为电力行业，建筑行业，运输等

• 业务计划:在此细分市场中，时间序列预测工具用于需求计划，库存控制，供应链优化和销售预测。企业利用这些预测做出知识渊博的选择，优化运营并增强战略规划。

• 金融业:本节涉及使用时间收集预测来预测库存价格，市场趋势，货币指标和威胁控制。金融机构利用卓越的预测时尚来致力于买卖技术，投资组合管理和经济计划。

• 医学:在科学主题中，时间序列预测用于推断疾病暴发，患者入院和资源分配。医院和医疗保健供应商使用预测来监督那些患病的人的漂移，人员配备需求的计划以及使用科学设备和用品进行优化。

驱动因素

采用基于云的解决方案来推动市场增长

云计算通过呈现可扩展和灵活的结构来与复杂的预测能力保持民主化。基于云的预测允许机构毫无疑问地将信息资产集成，迅速的安装预测和按规模资产进行规模。这种可访问性减少了与基础架构和维护相关的过早支出，这使得先进的预测时代与各种规模的群体有关。此外，随着越来越多的团体采用敏捷，以唱片为导向的策略，云系统促进了跨小组的协作和信息共享，加速创新并推动市场增长。

• 根据国际电信联盟（ITU）的数据，全球在2023年全球IoT设备超过167亿，推动了对实时时间序列数据的指数需求，这些数据跨物流，农业和基础设施预测。
• 根据美国能源部的发现，美国现在有超过45％的电力公用事业公司使用时间序列预测工具来优化能源分配和负载预测，尤其是在可再生能源整合中。

技术进步推动市场增长

AI技术，例如机器学习算法（例如LSTM网络），已通过提高准确性和适应性的方式进行了彻底的时间序列预测。这些AI驱动的模型可以在历史事实中机械地发现复杂的风格，从而在风险和非线性信息趋势中提高了预测的精度。整个部门的企业都从AI驱动的预测工具中获利，这些工具允许实时评估，异常检测和预测性见解，从而促进了更好的决策和运营效率。

限制因素

隐私问题和可用性的障碍限制了市场增长

时间序列预测市场的增长有几个限制因素。首先，信息标准和可用性障碍可以排除正确的预测，尤其是在历史统计数据不完整，不一致或偏见时。其次，施加和保存卓越的预测时尚的复杂性构成了障碍，需要不再所有群体拥有的专业知识和资产。第三，围绕记录利用和储存的监管和私密问题可能会限制采用，尤其是在医疗保健和金融等受监管行业中。最后，对变革和组织惯性的抵抗也可以降低采用新的预测技术，无论其潜力如何，延迟了预测分析的市场增长和创新。

• 根据世界经济论坛2024年的一份报告，有53％的全球组织认为缺乏熟练的专业人员是有效实施运营系统中时间序列的障碍。
• 正如欧盟网络安全局（ENISA）指出的那样，由于遵守GDPR和2023 - 2024年的类似数据保护法规，包括时间序列预测在内的AI驱动数据模型中有41％被延迟或阻止部署。

  
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时间序列预测市场 区域见解

北美由于对基础设施和技术的巨额投资而占据市场

该市场主要分为欧洲，拉丁美洲，亚太地区，北美和中东和非洲。

北美是时间序列预测市场份额的领先地区。几个因素促成了这种主导地位。首先，这个地方拥有大量重要的技术公司和创新的创业公司，这些公司迫使AI和机器学习中的改进，这对于精炼时间收集预测至关重要。其次，北美拥有强大的基础设施，支持云计算和庞大的记录分析，从而促进了预测解决方案的巨大采用。此外，对研发和有利的监管环境的全尺寸投资激发了技术创新。从金融到医疗保健的各种行业的存在紧密依赖于数据驱动的决策，进一步推动了市场繁荣。最后，该地区对虚拟转型和战略企业计划的强烈重视强调了确保优势准确预测的关键立场。

关键行业参与者

关键行业参与者通过创新和市场扩展来塑造市场

关键行业参与者通过创新和合作伙伴关系塑造时间序列预测市场。这些群体借助不断提高AI和机器学习算法的帮助，从而提高了预测装备的精度和效率。战略合作伙伴关系和合作，包括将预测解决方案与Microsoft Azure和Google Cloud等云结构相结合，为更广泛的目标市场提供了可扩展和方便的设备。与行业领导者的合资企业和合作允许量身定制的答案，以解决金融，医疗保健和零售等领域的挑战。通过促进创新并建立协同伙伴关系，这些参与者扩大了他们的市场成就，并在预测分析和决策中设定了新的标准。

• Datarobot:根据DataRobot的官方2024绩效报告，其自动化的机器学习平台每月处理超过1000万个时间序列的预测，主要是金融和保险领域。
• GMDH Streamline:该公司报告说，超过800家零售和制造公司在2024年使用了其需求预测解决方案，帮助将库存平均减少22％。

最高时间序列列表预测公司

• Amazon (U.S.)
• Google (U.S.)
• DataRobot (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Time Series Lab (U.S.)

工业发展

2023年9月:时间序列预测市场的最新发展是Amazon Web Services（AWS）预测的发布。 AWS预测利用机器学习提供了相当准确的预测，允许机构更加自信地进行知情选择。载体通过自动化设置，学校教育和预测性时尚的部署来简化历史上复杂的预测过程。用户可以从多个资源中整合历史信息，并应用出色的算法，而在机器学习中没有理解的理解很少。这项创新解决了对可扩展，可靠和平稳使用的预测设备的需求，从而使预测分析更加精致，并且可以涉及更广泛的公司。通过降低技术障碍并提高预测准确性，AWS预测极大地影响了各个行业的运营效率和战略规划。

报告覆盖范围

时间序列的预测市场有望实现巨大的增长，这是通过AI的进步和越来越多的基于云的解决方案的采用而驱动的。尽管诸如信息标准问题和模型实施的复杂性等挑战，但主要行业参与者之间坚固的创新和战略伙伴关系的市场优势。由于其技术基础设施和研发资金，北美等地区的市场领导了市场。最近的发展，例如AWS的预测，强调了使精致的预测工具额外可用的倾向。由于各个行业的公司都依靠正确的预测分析，时间序列的市场预测将扩大和发展。