La quantité de données historiques disponibles détermine la précision des prévisions ; plus les données sont nombreuses, plus les prévisions s'améliorent. Il doit y avoir au moins deux fois plus de données historiques que de périodes de prévision. Il est préférable d'utiliser un ratio d'au moins trois fois plus de données historiques que de périodes de prévision. S'il n'existe pas suffisamment de données historiques au moment de la prévision, un avertissement ou une erreur s'affiche. Predictive Planning peut détecter des motifs saisonniers dans les données et les projeter dans l'avenir (par exemple, les pics de ventes pendant les vacances). Au moins deux cycles de données complets doivent être disponibles pour détecter une saisonnalité.
En outre, Predictive Planning détecte les valeurs manquantes dans les données historiques, les complétant par des valeurs interpolées, et analyse les valeurs aberrantes, les normalisant à des valeurs appartenant à une plage acceptable. Si les données contiennent trop de valeurs manquantes ou aberrantes pour effectuer des prévisions fiables, un message d'avertissement ou d'erreur s'affiche.