时间序列预测市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（软件、服务）、应用（业务规划、金融业、医疗）和区域预测从 2026 年到 2035 年

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时间序列预测市场概述

全球时间序列预测市场预计将从 2026 年的约 3.4 亿美元增长，到 2035 年有望达到 5.2 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率为 5.2%。北美约 40%，欧洲约 30%，亚太地区约 25%。

时间序列预测市场专注于完全基于历史统计数据预测未来价值的工具和策略。由于机器学习、人工智能和统计分析的进步，这个市场已经显着增长。金融、零售等行业，卫生保健和生产利用时间序列预测来满足制定计划、库存管理、货币分析和预测保护的要求。主要参与者提供可提供实时预测、异常检测和趋势分析的软件和结构。随着数据规模的显着增长和计算能力的增强，时间序列预测的精度和适用性不断增强，各个领域的创新和巨大进步。

主要发现

COVID-19 的影响

由于物流需求情况，市场增长受到大流行的限制

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

COVID-19 大流行对多种方法预测市场增长的时间序列的繁荣产生了负面影响。首先，疫情的特殊性对历史数据模式造成了巨大破坏，导致预测的准确性和可靠性下降。许多依赖于稳定历史事实的潮汐，在波动中预测未来趋势的效果已经大大减弱。其次，金融衰退和财务削减导致对高级预测设备和技术的投资减少，因为企业优先考虑即时运营需求情况，而不是长期战略举措。此外，供应链中断和购买者行为的改变给预测工作带来了复杂性，使企业难以快速修改其模型。这些因素共同阻碍了疫情期间时间序列预测市场的增长和完善。

最新趋势

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的日益融合有助于市场增长

推动时间序列预测市场繁荣的最新趋势是人工智能 (AI) 和小工具学习 (ML) 的集成。这些技术通过机械地适应新的统计样式和异常现象，提高了预测的准确性和性能。深度学习模型与长短期记忆 (LSTM) 网络的结合提高了推测复杂非线性时间序列记录的能力。此外，基于云的预测解决方案越来越受欢迎，为实时统计分析提供了可扩展且可访问的系统。自动预测设备的采用增加，减少了人工干预的需要，同样推动了市场的增长。这些进步使公司能够做出改进的最佳选择，从而提高运营绩效。

• 根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的数据，到 2024 年，超过 72% 的高级分析工具将基于人工智能的算法（尤其是深度学习）集成到能源、医疗保健和制造等行业的时间序列预测模型中。
• 根据欧盟委员会数字经济与社会指数 (DESI) 的数据，到 2025 年第一季度，欧盟 38% 的制造企业采用了时间序列预测软件进行预测性维护和供应链自动化。

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时间序列预测市场 分割

按类型

根据类型，市场可分为软件和服务

• 软件:此阶段由专为时间序列预测而设计的各种工具和系统组成。这些软件程序利用统计策略、机器学习和人工智能来调查古老的事实并预测未来的趋势。示例包括专业预测软件、更广泛的数据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、异常检测和可定制的预测模型。

• 服务:该部分包括为帮助实施和优化时间收集预测而提供的专家产品。服务还可以包括咨询、定制模型改进、与现有结构的集成、教育和持续援助。这些产品可帮助企业最大限度地提高预测工具的费用，并根据其独特的需求和行业要求量身定制某些正确、可靠的预测。

按申请

根据应用，全球市场可分为电力行业、建筑行业、交通运输等

• 业务规划:在这一领域，时间序列预测工具用于需求规划、库存控制、供应链优化和销售预测。企业利用这些预测做出明智的选择、优化运营并加强战略规划。

• 金融行业:本部分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。金融机构利用先进的预测模型来研究交易技术、投资组合管理和经济规划。

• 医学:在科学领域，时间序列预测用于推断疾病爆发、患者入院和资源分配。医院和医疗保健供应商利用预测来监督患者的病情变化，规划人员需求，并优化科学设备和用品的使用。

驱动因素

采用基于云的解决方案来推动市场增长

云计算通过提供可扩展且灵活的结构，使复杂的预测功能变得大众化。基于云的预测使机构能够轻松集成信息资产、快速安装预测模型并根据需要扩展资产。这种可访问性过早地减少了与基础设施和维护相关的费用，使各种规模的团体都可以使用先进的预测时代。此外，云系统促进了跨群体的协作和信息共享，随着越来越多的群体采用敏捷、记录驱动的策略，加速创新并推动市场增长。

• 根据国际电信联盟 (ITU) 的数据，到 2023 年，全球物联网设备数量将超过 167 亿台，推动物流、农业和基础设施领域对实时时间序列数据预测的指数级需求。
• 根据美国能源部的调查结果，美国超过 45% 的电力公司目前采用时间序列预测工具来优化能源分配和负荷预测，特别是在可再生能源并网方面。

技术进步推动市场增长

机器学习算法（例如 LSTM 网络）等人工智能技术通过提高准确性和适应性，彻底改变了时间序列预测。这些人工智能驱动的模型可以机械地发现历史事实中的复杂风格，即使在存在风险和非线性信息趋势的情况下也能提高预测的精度。各行业的企业都可以从人工智能驱动的预测工具中获益，这些工具可以进行实时评估、异常检测和预测洞察，从而促进更好的决策和运营效率。

制约因素

隐私问题和数据可用性的障碍限制了市场的增长

时间序列预测市场的增长存在几个制约因素。首先，信息标准和可用性障碍可能会妨碍正确的预测，特别是当历史统计数据不完整、不一致或有偏见时。其次，实施和维护高级预测模型的复杂性带来了障碍，需要专门的专业知识和资产，但并非所有组织都拥有这些知识和资产。第三，围绕记录利用和存储的监管和隐私问题可能会限制采用，特别是在医疗保健和金融等受监管行业。最后，对变革的抵制和组织惯性也会降低新预测技术的采用，无论其潜力如何，从而延迟市场的增长和预测分析的创新。

• 根据世界经济论坛 2024 年的一份报告，53% 的全球组织认为缺乏熟练的专业人员是在操作系统中有效实施时间序列预测的障碍。
• 正如欧盟网络安全局 (ENISA) 指出的，2023-2024 年，由于遵守 GDPR 和类似数据保护法规，41% 的人工智能驱动数据模型（包括时间序列预测）的部署被延迟或受阻。

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时间序列预测市场 区域见解

由于基础设施和技术的巨额投资，北美将主导市场

市场主要分为欧洲、拉丁美洲、亚太地区、北美、中东和非洲。

北美是时间序列预测市场份额的领先地区。有几个因素促成了这种主导地位。首先，该地区拥有大量重要科技公司和创新型初创公司，推动了人工智能和机器学习的进步，这对于精确的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，促进了预测解决方案的大规模采用。此外，大规模的研发投资和有利的监管环境激发了技术创新。从金融到医疗保健，密切依赖数据驱动决策的不同行业的存在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规划的大力重视凸显了准确预测在保持优势方面的关键地位。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

主要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。这些团体借助不断进步的人工智能和机器学习算法推动市场增长，提高预测设备的精度和效率。战略伙伴关系和协作，包括将预测解决方案与 Microsoft Azure 和 Google Cloud 等云结构集成，为更广泛的目标市场提供可扩展且方便的设备。与特定行业领导者的合资企业和合作可以提供量身定制的解决方案，解决金融、医疗保健和零售等行业的挑战。通过促进创新和建立协同合作伙伴关系，这些参与者扩大了他们的市场份额，并在预测分析和决策方面树立了新标准。

• DataRobot:根据 DataRobot 的 2024 年官方业绩报告，其自动化机器学习平台每月处理超过 1000 万个时间序列预测，主要是在金融和保险领域。
• GMDH Streamline:该公司报告称，2024 年将有超过 800 家零售和制造公司使用其需求预测解决方案，帮助平均减少 22% 的缺货。

顶级时间序列预测公司列表

• 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) Forecast 的发布。 AWS Forecast 利用机器学习提供相当准确的预测，使机构能够更有信心地做出明智的选择。该运营商通过自动化预测模型的设置、培训和部署，简化了历史上复杂的预测过程。用户可以集成来自多个资源的历史信息并应用高级算法，而无需了解机器学习。这项创新满足了对可扩展、可靠且易于使用的预测设备的需求，使预测分析更加完善并可供更广泛的企业使用。通过减少技术障碍并提高预测准确性，AWS Forecast 极大地影响了各个行业的运营效率和战略规划。

报告范围

在人工智能的进步和基于云的解决方案的日益采用的推动下，时间序列预测市场有望实现巨大增长。尽管存在信息标准问题和模型实施复杂性等挑战，但市场优势仍来自于主要行业参与者之间强大的创新和战略合作伙伴关系。北美等地区因其技术基础设施和研发资金而引领市场。最近的发展（例如 AWS Forecast）突显了人们倾向于提供更精细的预测工具。随着各个行业的企业依赖正确的预测分析，时间序列预测的市场将会扩大和发展。