Data Science - Prognosemodelle

Kursüberblick

Wer Prognosemodelle entwickelt, steht häufig vor der Frage, wie sich zukünftige Entwicklungen aus vorhandenen Daten verlässlich ableiten lassen. Schwankende Datenqualität und wechselnde Rahmenbedingungen erschweren dabei zuverlässige Vorhersagen. In der Data Science kommen strukturierte Verfahren zum Einsatz, um mit dieser Unsicherheit umzugehen. Dabei müssen historische Muster mit aktuellen Entwicklungen sorgfältig abgeglichen werden, um belastbare und nachvollziehbare Vorhersagen für unterschiedliche zukünftige Zeithorizonte zuverlässig zu erzielen. Kursinhalt1. Aufbau von Prognosemodellen Zielgröße für die Prognose festlegen Geeignete Modellansätze auswählen Trainingsdaten für Prognosemodelle vorbereiten Einflussfaktoren für die Prognose auswählen 2. Zeitreihenanalyse Trends und saisonale Muster erkennen Zeitreihenkomponenten voneinander trennen Zeitreihenmodelle auf historische Daten anwenden Ausreißer in Zeitreihendaten einordnen 3. Bewertung von Modellgüte Genauigkeit von Prognosen messen Fehlermaße miteinander vergleichen Über- und Unteranpassung erkennen Modellgüte über mehrere Zeiträume vergleichen 4. Einsatz von Prognosen in der Praxis Prognoseergebnisse für Fachbereiche aufbereiten Unsicherheiten in Prognosen kommunizieren Prognosen regelmäßig aktualisieren Grenzen von Prognosen transparent machen Berufliche Relevanz Entwicklung von Prognosemodellen für betriebliche Fragestellungen Bewertung der Genauigkeit erstellter Vorhersagen Aufbereitung von Prognoseergebnissen für Fachabteilungen Einschätzung von Chancen und Risiken auf Basis von Prognosen

Nächste Termine

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