• 對歷史資料進行分析和更快地預測趨勢，企業/組織的決策者能夠理解與使用分析結果，並傳遞重要信息於企業/組識內部。
• 自動選擇最適的ARIMA模型或指數平滑模型來分析歷史資料。
• 一次完成數百個時間序列模型，而不需一次只執行一個時間序列程序。
• 時序模型保存模式，在資料改變或新增時直接對模型進行更新，不需再重新設定參數或估計模型。
• 編寫腳本(scripts)可使模型用新的資料自動更新。

特色與優點

執行時間數列分析之專業模組，包含模型/方法有：

• ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）、指數平滑法(Exponential Smoothing)、週期性分解(Seasonal Decomposition)、光譜分析(Spectral Analysis)
• 具備Time series modeler整合介面，可簡化以往做時間數列分析的繁雜操作。
• 應用Expert modeler功能，除可快速找到配適最佳的時間數列模型，並可一次進行百來條時間數列模型之配適，省時省力。