Business Forecasting: Grundlagen und fortgeschrittene Techniken

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Erste Schritte im Forecasting: Verstehen von Zeitreihen">Erste Schritte im Forecasting: Verstehen von Zeitreihen</h2></div>

In unserem letzten Beitrag „Vorausschauend planen mit KI: Business Forecasting für moderne Unternehmen“ wurde erklärt, wie Unternehmen von KI-basiertem Forecasting profitieren können. Beispielsweise können mit Prognosemethoden zukünftige Trends, Marktdynamiken und Kundenverhalten prognostiziert werden. Dieser Blogartikel beschäftigt sich detailliert mit den Methoden des Forecasting und deren Funktionsweise.  

Um eine tiefere Einsicht in die Prognoseerstellung zu erlangen, ist das Verständnis für Zeitreihen essenziell. In Zeitreihen werden die Zielgrößen, wie beispielsweise Verkaufszahlen oder Aktienkurse, in ihrem zeitlichen Verlauf betrachtet. Zudem können Zeitreihen mögliche erklärende Variablen, wie saisonale Einflüsse, Wirtschaftsindikatoren oder Marketingaktionen enthalten.

Die Zeitreihenanalyse untersucht diese Datensätze, um Muster und Trends zu identifizieren und die Auswirkungen der erklärenden Variablen auf die Zielgröße zu verstehen. Durch die Analyse, wie sich bestimmte Variablen auf die Zielgröße auswirken, können Unternehmen fundierte Entscheidungen über ihre Strategie und Planung treffen.

Die Zeitreihenanalyse stellt ein zentrales Instrument im Bereich des Forecasting dar und bildet die Grundlage für weiterführende Techniken wie Regression und maschinelles Lernen. Diese Methoden erweitern das Spektrum des Forecasting und werden in den kommenden Abschnitten ausführlich behandelt.  

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Regression: Ein Fundament des Forecasting">Regression: Ein Fundament des Forecasting</h2></div>

Die Modellierung der Beziehung zwischen einer abhängigen Zielvariable und einer oder mehreren erklärenden Variablen steht im Mittelpunkt der Regressionstechniken. Das grundlegende Prinzip der Regression ist es, eine lineare Funktion zu finden, die durch die Datenpunkte verläuft und dabei den Abstand der Differenzen zwischen den beobachteten Werten und den durch das Modell vorhergesagten Werten – den sogenannten Residuen – minimiert. Diese Minimierung der Residuen ist entscheidend, da sie zu einer bestmöglichen Beschreibung der Daten durch das Regressionsmodell führt.

Regression im Forecasting

Im Kontext des Forecasting werden Regressionstechniken genutzt, um auf Basis historischer Daten einen unbekannten Datenpunkt vorherzusagen. Dabei spielt die zeitliche Komponente eine entscheidende Rolle. Die Regressionsfunktion wird so erstellt, dass sie nicht nur die Beziehung zwischen den erklärenden Variablen und der Zielvariable abbildet, sondern auch, wie sich diese Beziehung im Laufe der Zeit entwickelt. Die Regressionsfunktion nutzt diese Zeitreihendaten, um Muster und Trends zu erkennen und darauf aufbauend Werte für neue, bisher unbekannte Zeitpunkte der erklärenden Variablen zu schätzen. Die Genauigkeit dieser Vorhersagen hängt wesentlich von der Qualität der Regressionsfunktion ab.

Interpretation der Regressionsfunktion

Die Koeffizienten der Regressionsfunktion spielen dabei eine entscheidende Rolle. Sie quantifizieren den Einfluss der erklärenden Variablen auf die abhängige Variable. Beispielsweise zeigt ein hoher positiver Koeffizient, dass mit einem Anstieg der erklärenden Variable auch ein Anstieg der abhängigen Variable verbunden ist. Wenn beispielsweise die Werbeausgaben als erklärende Variable in einem Regressionsmodell für Umsatzprognosen verwendet werden, deutet ein hoher positiver Koeffizient darauf hin, dass eine Erhöhung der Werbeausgaben wahrscheinlich zu einem Anstieg des Umsatzes führt. Die Interpretation dieser Koeffizienten ermöglicht es, das Ausmaß des Einflusses jeder unabhängigen Variable auf die Zielvariable zu verstehen.

Regressionstechniken im Forecasting zielen darauf ab, eine genaue und zuverlässige Prognose zukünftiger Ereignisse zu ermöglichen, indem sie eine fundierte und statistisch signifikante Beziehung zwischen historischen Daten und zukünftigen Entwicklungen herstellen. Die erfolgreiche Anwendung dieser Techniken profitiert von einem soliden Verständnis statistischer Konzepte, einer genauen Interpretation der Modellparameter und einer wohlüberlegten Auswahl relevanter Features.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Fortgeschrittene Methoden im Forecasting">Fortgeschrittene Methoden im Forecasting</h2></div>

Während die Regression eine grundlegende Technik im Forecasting darstellt, mit der lineare Beziehungen zwischen Variablen effektiv modelliert werden können, erfordern komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge den Einsatz fortgeschrittener Methoden, um die Genauigkeit und Tiefe der Vorhersagen zu verbessern.

ARIMA - Zeitreihenanalyse auf höherem Niveau

Autoregressive Integrated Moving Average (= ARIMA) ist ein bewährtes Werkzeug in der fortgeschrittenen Zeitreihenanalyse. Dieses Modell ist besonders nützlich für Daten, die klare Trends oder saisonale Muster aufweisen. ARIMA-Modelle erfassen diese Aspekte, indem sie sowohl die Autokorrelation (AR) als auch die gleitenden Durchschnitte (MA) in Betracht ziehen und gleichzeitig durch Differenzierung (I) Stationarität erreichen. Ihre Stärke liegt in der Fähigkeit, spezifische Zeitreihenmuster zu erkennen und für zukünftige Perioden zu prognostizieren, was sie zu einem wichtigen statistischen Werkzeug für detaillierte und präzise Vorhersagen macht.

Ensemble-Methoden - Kollektive Intelligenz im Einsatz

Ensemble-Methoden, wie beispielsweise Random Forest und Gradient Boosting, sind weitere Forecasting-Techniken, die auf der Kombination mehrerer Vorhersagemodelle basieren, um ein leistungsfähigeres Vorhersagesystem zu schaffen. Diese Methoden nutzen Entscheidungsbäume (Decision Trees) als Basis-Modelle und beruhen auf der Prämisse, dass eine Gruppe von Modellen, die gemeinsam arbeitet, zuverlässigere und präzisere Vorhersagen liefern kann als jedes einzelne Modell für sich.

Ensemble-Methoden sind besonders effektiv, da sie die Stärken mehrerer Prognosemodelle nutzen und gleichzeitig deren individuelle Schwächen ausgleichen. Dies führt zu einer erhöhten Genauigkeit und Robustheit in der Vorhersage. Zudem können sie komplexe Datensätze besser erfassen und sind in der Lage, verschiedene Arten von Strukturen und Mustern in den Daten effektiver zu modellieren, als es ein einzelnes Modell könnte.  

Neuronale Netze

Neuronale Netze, insbesondere Deep Learning-Modelle wie rekurrente neuronale Netze (RNN) und Long Short-Term Memory Networks (LSTM), bieten fortschrittliche Fähigkeiten zur Mustererkennung. Ihre Fähigkeit, komplexe und nicht-lineare Beziehungen in umfangreichen Datensätzen zu kennen und zu erlernen, macht sie ideal für anspruchsvolle Forecasting-Aufgaben. Neuronale Netze können Muster in Daten erkennen, die für traditionelle Modelle unzugänglich sind. Ein wesentliches Problem bei neuronalen Netzen ist jedoch die Interpretierbarkeit. Aufgrund ihrer komplexen und oft undurchsichtigen internen Strukturen ist es schwierig, die genauen Gründe für ihre Vorhersagen nachzuvollziehen, was in bestimmten Anwendungen ein kritisches Hindernis darstellen kann.

Zusammengefasst erweitern diese fortgeschrittenen Forecasting-Methoden das Spektrum der Möglichkeiten für Unternehmen und Analysten erheblich. Von der detaillierten Zeitreihenanalyse mit ARIMA über die robusten Vorhersagen durch Ensemble-Methoden bis hin zur hochmodernen Mustererkennung durch neuronale Netze bieten diese Techniken die Werkzeuge, um die Herausforderungen moderner Datenlandschaften zu meistern und präzise Prognosen zu erstellen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">4</span><h2 class="c-blog_head" id="4. Evaluierungsmethoden für präzises Forecasting">Evaluierungsmethoden für präzises Forecasting</h2></div>

Overfitting

Ein wesentlicher Aspekt bei der Modellbildung ist das Vermeiden von Overfitting. Dies tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und sich zu stark an die spezifischen Muster und Rauschen des Trainingsdatensatzes anpasst, anstatt die zugrundeliegenden Trends zu lernen. Ein überangepasstes Modell mag auf den Trainingsdaten ausgezeichnete Ergebnisse liefern, versagt jedoch oft bei der Vorhersage neuer Daten, da es nicht in der Lage ist, allgemeingültige Muster zu erkennen. Dies unterstreicht die Wichtigkeit einer sorgfältigen Modellkonzeption und -validierung, um sicherzustellen, dass das Modell eine ausgewogene Komplexität aufweist und sowohl präzise als auch generalisierbar ist.

Training-Test Split: Grundlage der Modellvalidierung

Im Forecasting ist der Training-Test Split ein entscheidendes Verfahren, um die Leistungsfähigkeit eines Modells zu bewerten und Overfitting zu erkennen. Dabei wird der vorhandene Datensatz in zwei Teile geteilt: einen Trainingsdatensatz, auf dem das Modell trainiert wird, und einen Testdatensatz, der zur Evaluierung des Modells verwendet wird. Diese Aufteilung ermöglicht es, die Vorhersagefähigkeit des Modells auf bisher unbekannten Daten zu beurteilen. Durch diesen Ansatz kann überprüft werden, ob das Modell allgemeine Muster in den Daten oder nur spezifische Eigenschaften des Trainingsdatensatzes erfasst hat.

Evaluation von Modellen

Zur Beurteilung der Genauigkeit eines Forecasting-Modells werden verschiedene Evaluierungsmethoden und Metriken herangezogen. Gängige Metriken im Forecasting sind unter anderem der Mean Absolute Error (MAE) und der Mean Squared Error (MSE). Der MAE misst die durchschnittliche absolute Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten und bietet damit ein direktes Maß für die Vorhersagegenauigkeit, indem er aufzeigt, wie weit die Vorhersagen im Durchschnitt von den realen Werten abweichen. Der MSE hingegen berechnet die quadrierten Abweichungen zwischen Vorhersagen und tatsächlichen Werten, was größere Fehler stärker gewichtet und somit eine strengere Bewertung der Modellgenauigkeit ermöglicht. Ein niedriger Wert in diesen Metriken signalisiert, dass das Modell die Daten effektiv vorhersagt und die zugrundeliegenden Datenmuster präzise erfasst.

Die Kombination von Training-Test Splits, sorgfältiger Auswahl von Evaluierungsmetriken und einem wachsamen Auge auf Overfitting ermöglicht es, robuste und zuverlässige Forecasting-Modelle zu entwickeln, die nicht nur historische Daten genau abbilden, sondern auch effektiv für zukünftige Vorhersagen genutzt werden können.