趨勢預測分析法亦稱時間序列預測分析法，是根據事業發展的連續性原理，套用數理統計方法將過去的歷史資料按時間順序排列，然後再運用一定的數字模型來預計、推測計畫期產（銷）量或產（銷）額的一種預測方法。
由於趨勢測計畫期間的銷售數量或銷售金額預測分析法所採取的數學方法不同，又可分為：
（1）算術平均法。以過去若干時期的銷售量（或銷售金額）的算術平均數作為計畫期的銷售預測數。這一方法的優點是計算簡單，但由於取的是平均值，因而是比較粗糙的，測出的預計數量與實際數量會發生較大的誤差，所以這種方法只適用於銷售量比較穩定的產品，如沒有季節性的食品、日用品等。
（2）移動加權平均法。是根據過去若干時間的銷售量（或銷售金額）按其距計畫期的遠近分別進行加權（近期所加權數大些，遠期所加權數小些；然後計算其加權平均數，作為計畫期的銷售預測數。所謂“移動”是對計算平均數的討期不斷往後推移。
（3）指數平滑法。在預則計畫期銷售量（或銷售金額）時，導入平滑係數（或稱加權因子）進行計算。指數平滑法與移動加權平均法實質上是近似的，其優點是可以排除在實際銷售中所包含的偶然因素的影響。但確定平滑指數的值還帶著一定的主觀成分。平滑係數越大，則近期實際數對預測結果的影響越大，反之則小。所以採用較小的平滑係數，使此法的平均數能反映觀察值變動的長期趨勢；也可以採用較的平滑係數，使此法的平均數能反映觀察值丘期的變動趨勢，以便進行近期的銷售預測，
