Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse ist ein entscheidender Prozess, der die Untersuchung von Daten ermöglicht, die in regelmäßigen Abständen über einen bestimmten Zeitraum hinweg erfasst wurden.
Mit dieser Methode analysieren wir historische Trends in den Daten, bewerten saisonale Veränderungen und zufällige Einflüsse. Besonders in Branchen wie Finanzen, Energie, Fertigung und Logistik, in denen zeitabhängige Daten weit verbreitet sind, hilft dieser analytische Prozess, zukünftige Trends vorherzusagen.
Definition von Zeitreihendaten
Für Systeme, die mit zeitbasierten Daten arbeiten, klassifizieren wir Datentypen als stationär oder nicht-stationär. Diese Unterscheidung ist ein zentraler Aspekt beim Aufbau des Analysemodells. Vor der Analyse werden nicht-stationäre Reihen in stationäre Formen umgewandelt, um die Genauigkeit der Analyseprozesse zu verbessern.
Modellierungstechniken
🡪 ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): Wir verwenden dieses Modell, um zu verstehen, wie vergangene Daten zukünftige Werte beeinflussen. Es ist besonders effektiv für die Prognose komplexer und nicht-stationärer Reihen wie Finanzdaten.
🡪 SARIMA: Dieses Modell erfasst jährliche und saisonale Zyklen und eignet sich daher für die Analyse von Zeitreihen mit saisonalen Effekten.
🡪 Exponential Smoothing: Für kurzfristige Prognosen verwenden wir diese Methode, um Trends und Saisonalität anzupassen und die Bedarfsprognose für Unternehmen zu verbessern.
Komponentendekomposition
Wir zerlegen Zeitreihen in Trend-, saisonale Komponenten und zufällige Schwankungen (Rauschen), um die Dynamik jeder Komponente zu analysieren. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, zukünftige Trends in den Daten genauer vorherzusagen.
Autokorrelation und partielle Autokorrelation
Durch die Analyse der Beziehungen zwischen einer Zeitreihe und ihren vergangenen Werten versuchen wir vorherzusagen, wie sich zukünftige Daten entwickeln werden. Diese Techniken ermöglichen es uns, das zukünftige Verhalten der Reihe zu prognostizieren.
Prognose und prädiktive Analyse
Mit Zeitreihenanalysen erstellen wir Prognosemodelle auf Basis historischer Daten. Dies hilft, Elemente wie zukünftige Verkaufszahlen, Energieverbrauch und Nachfragetrends vorherzusagen und unterstützt Entscheidungsprozesse.