Vorhersageoptionen festlegen

Gruppe Datenattribute:

• Wählen Sie aus, ob Saisonalität (regelmäßige Datenzyklen) automatisch (mit der Standardeinstellung Automatisch) oder manuell (Manuell) erkannt werden soll. Wenn Sie Manuell auswählen, geben Sie die Anzahl der Perioden pro Zyklus an. Beispiel: Wenn die Perioden Quartale mit einem jährlichen Zyklus sind, würden Sie 4 Perioden pro Zyklus angeben.

• Aktivieren Sie ggf. Fehlende Werte füllen und Ausreißer korrigieren. Diese Einstellungen schätzen fehlende Daten anhand benachbarter Daten und vereinfachen die Normalisierung ungewöhnlicher Daten.

  Hinweis:

  Fehlende Werte füllen verwendet Interpolation, um Lücken in den historischen Daten zu füllen. Durch das Deaktivieren dieser Option wird die Vorhersageberechnung für Elemente mit Lücken in ihren Daten übersprungen.

  Ausreißer korrigieren verwendet einen speziellen Anpassungsalgorithmus, um zu ermitteln, ob Datenpunkte im Vergleich zu allen anderen Datenpunkten für ein Element in einem angemessenen Bereich liegen. Wird diese Option deaktiviert, kann die Vorhersage fortgesetzt werden, auch wenn der Vorhersagealgorithmus möglicherweise durch die Ausreißerdatenpunkte gestört wird.

Gruppe Vorhersagemethoden:

• Wählen Sie aus, welche Zeitreihenvorhersagemethoden verwendet werden sollen: Nichtsaisonal (es erfolgt keine Anpassung an zyklische Daten), Saisonal (es erfolgt eine Anpassung an zyklische Daten) oder ARIMA (nichtsaisonal und saisonal unter Verwendung vordefinierter statistischer Modelle). Listen und Details hierzu finden Sie unter Klassische Zeitreihenprognosen and Methoden für ARIMA-Zeitreihenprognosen.

  Sofern keine fundierten Gründe dagegensprechen, wählen Sie alle drei Optionen aus. Dies ist die Standardeinstellung.

• Wählen Sie eine Fehlerkennzahl aus, indem Sie die beste Methode auswählen: RMSE, MAD oder MAPE (Fehlerkennzahlen für Zeitreihenprognosen).

  Verwenden Sie auch in diesem Fall die Standardeinstellung (RMSE), sofern keine triftigen Gründe dagegensprechen.

Gruppe Vorhersageperioden:

• Wählen Sie aus, ob Perioden automatisch (Perioden anhand von Eingabeformular auswählen) oder manuell (Manuell) erkannt werden sollen. Wenn Sie Manuell auswählen, geben Sie die Anzahl der Perioden an, für die eine Vorhersage erfolgen soll. Im Allgemeinen sollte die Anzahl der Vorhersageperioden weniger als die Hälfte der Menge der Istdaten betragen.

• Wählen Sie ein Vorhersageintervall aus, das einen Bereich um den Basisvorhersagewert definiert, wobei der eine gewisse Wahrscheinlichkeit des Auftretens aufweist. Beispiel: Die Standardeinstellung (2,5 % und 97,5 %) bedeutet, dass eine Wahrscheinlichkeit von 95 % besteht, dass der vorhergesagte Wert zwischen dem 2,5-Perzentil und dem 97,5-Perzentil liegt.

  Hinweis:

  Vorhersageintervall legt den Perzentilenbereich um die Basisfallvorhersage fest, der zum Darstellen der Best Case- und Worst Case-Vorhersage verwendet wird. Ein Vorhersageintervall von 2,5 % - 97,5 % schätzt beispielsweise, dass der vorhergesagte Wert für 95 % der Zeit zwischen der unteren und oberen Begrenzung liegt. Für 5 % der Zeit liegt der Wert außerhalb dieser Begrenzungen.

  Diese unteren und oberen Perzentilenwerte werden auch verwendet, um die Worst Case- und Best Case-Vorhersagewerte anzugeben. Für ein Kontoelement vom Typ "Ertrag" werden Worst Case und Best Case dem unteren bzw. oberen Perzentilenwert zugewiesen. Für ein Kontoelement vom Typ "Aufwand" werden die Fälle umgekehrt. Der Best Case ist der unteren Begrenzung (z.B. 2,5 %) und der Worst Case der oberen Begrenzung (z.B. 97,5 %) zugeordnet.

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