Węzeł Szeregi czasowe może być używany z danymi w środowisku lokalnym lub rozproszonym. Ten węzeł umożliwia estymację i stworzenie modelu wygładzania wykładniczego, modelu autoregresyjnej zintegrowanej średniej ruchomej (ARIMA) jednej zmiennej lub modelu ARIMA wielu zmiennych (lub funkcji przenoszenia) dla danych szeregów czasowych i generuje prognozy w oparciu o dane szeregu czasowego.

Wygładzanie wykładnicze to metoda prognozowania wykorzystująca wartości ważone poprzednich obserwacji szeregu do predykcji przyszłych wartości. Jako takie, wygładzanie wykładnicze nie bazuje na teoretycznej interpretacji danych. Prognozuje ono jeden punkt naraz, dopasowując jego prognozy w miarę dochodzenia nowych danych. Technika ta jest szczególnie przydatna w przypadku prognozowania szeregów wykazujących trend, sezonowość lub oba te zjawiska. Można wybrać spośród szeregu modeli wygładzania wykładniczego, różniących się między sobą sposobem traktowania trendów i sezonowości.

Modele ARIMA oferują bardziej wyrafinowane metody modelowania składników trendu i sezonowości, niż modele wygładzania wykładniczego, oraz, w szczególności, mają dodatkową zaletę polegającą na uwzględnianiu w modelu zmiennych niezależnych (predykcyjnych). Obejmuje to jawne określanie kolejności autoregresji i średnich ruchomych, a także stopnia różnicowania. Użytkownik może uwzględnić zmienne predykcyjne i zdefiniować funkcje przenoszenia dla dowolnych lub wszystkich z nich, a także wybrać automatyczne wykrywanie wartości odstających lub jawnie wybrać ich zestaw.

Program Expert Modeler, który pozwala próbować automatycznie identyfikować i estymować modele najlepszego dopasowania ARIMA oraz modele wygładzania wykładniczego do jednej lub więcej zmiennych przewidywanych, eliminując konieczność znajdowania odpowiedniego modelu metodą prób i błędów. W razie wątpliwości należy użyć programu Expert Modeler.

Jeśli określono zmienne predykcyjne, program Expert Modeler wybiera te zmienne, które mają statystycznie znaczącą relację z szeregiem zależnym. Zmienne modelu są przekształcane odpowiednio do potrzeb, za pomocą transformacji różnicującej i/lub pierwiastka kwadratowego lub logarytmu naturalnego. Domyślnie program Expert Modeler uwzględnia wszystkie modele wygładzania wykładniczego oraz wszystkie modele ARIMA i wybiera najlepszy spośród nich model dla każdej zmiennej przewidywanej. Można jednak ograniczyć możliwości programu Expert Modeler w taki sposób, aby umożliwiał on tylko wybór najlepszego z modeli wygładzania wykładniczego lub tylko wybór najlepszego z modeli ARIMA. Można także zdecydować o automatycznym wykrywaniu wartości odstających.