La quantità di dati cronologici disponibili determina la precisione delle previsioni; maggiore è il numero di dati, migliore sarà la previsione. Come requisito minimo, i dati cronologici devono essere almeno il doppio rispetto a quelli dei periodi di previsione. Per i dati cronologici è preferibile una quantità tripla, o superiore, rispetto a quella dei periodi dell'analisi predittiva. Se al momento della previsione non è disponibile una quantità sufficiente di dati cronologici, viene visualizzato un messaggio di avviso o di errore. Predictive Planning è in grado di rilevare e proiettare nel futuro i pattern di stagionalità dei dati, ad esempio i picchi nelle vendite durante il periodo delle vacanze. Per rilevare la stagionalità è necessario disporre di almeno due cicli completi di dati.
Predictive Planning inoltre rileva i valori mancanti nei dati cronologici, li completa con valori interpolati e li scansiona per i valori outlier, normalizzandoli in un intervallo accettabile. Se nei dati mancano troppi valori o outlier per effettuare previsioni affidabili, viene visualizzato un messaggio di avviso o di errore.