La cantidad de datos históricos disponibles influye en la precisión de las predicciones; cuantos más datos, mejor. Como mínimo, debe haber al menos dos veces la cantidad de datos históricos como número de periodos de predicción. Es preferible una relación de tres o más veces la cantidad de datos históricos como periodos de predicción. Si no hay suficientes datos históricos disponibles en el momento de la predicción, se muestra una advertencia o un error. Planificación predictiva puede detectar patrones estacionales en los datos y proyectarlos en el futuro (por ejemplo, picos en los números de ventas durante épocas de vacaciones). Debe haber al menos dos ciclos completos de datos disponibles para detectar la estacionalidad.
Además, Planificación predictiva detecta valores que faltan en los datos históricos, los rellena con valores interpolados y explora los valores atípicos, normalizándolos con un rango aceptable. Si faltan demasiados valores o hay demasiados valores atípicos en los datos para realizar predicciones fiables, aparece un mensaje de error o advertencia.