Zeitreihenanalyse

Daten verstehen Muster erkennen Prognosen entwickeln 

Statistische Analyse

Statistische Zeitreihenmodelle

Klassisch robust und gut erklärbar
Ideal für stabile Muster und lange historische Reihen

Mobirise

KI basierte Prognosen

Machine Learning und Deep Learning

Stark bei komplexen Mustern
Geeignet für nichtlineare und volatile Zeitreihen

Mobirise

Prognosequalität

Transparente Modellbewertung

Fehlerkennzahlen Backtesting Diagnostik
So wird jede Prognose nachvollziehbar und verlässlich

Mobirise
Mobirise

Grundlagen der Zeitreihenanalyse

Zeitreihen sind Datenfolgen die in zeitlicher Reihenfolge gemessen werden etwa Energieverbrauch Aktienkurse Produktionsmengen oder Sensordaten.
Ihr Wert liegt darin zeitliche Muster und Abhängigkeiten sichtbar zu machen die eine einfache Trendfortschreibung nicht erfassen würde. Dadurch entstehen Prognosen die deutlich genauer und aussagekräftiger sind.

Die Zeitreihenanalyse betrachtet unter anderem

▸ Trend langfristige Entwicklung
▸ Saisonalität wiederkehrende Muster
▸ Zyklen unregelmässige Schwankungen
▸ Rauschen zufällige Variation

Durch die Kombination statistischer Modelle mit modernen KI Verfahren lassen sich sowohl stabile als auch hoch volatile Zeitreihen zuverlässig prognostizieren.