Die Zeitreihenanalyse folgt einem strukturierten Ablauf der Transparenz Reproduzierbarkeit und verlässliche Prognoseergebnisse sicherstellt.
1. Problemdefinition
Der Prozess beginnt mit der Klärung der Frage die die Prognose unterstützen soll. Dazu gehören der Prognosehorizont die erforderliche Genauigkeit und relevante Einflussfaktoren.
2. Datenprüfung und Aufbereitung
Die Zeitreihe wird auf Vollständigkeit Ausreisser Strukturbrüche und saisonale Muster untersucht. Fehlende Werte Auffälligkeiten und notwendige Transformationen werden sorgfältig behandelt um den Charakter der Daten zu bewahren.
3. Explorative Analyse
Zentrale Eigenschaften wie Trend Saisonalität Autokorrelation und externe Treiber werden analysiert um geeignete Modellfamilien einzugrenzen.
4. Modellauswahl
Je nach Aufgabenstellung kommen klassische statistische Modelle hybride Ansätze oder moderne Verfahren aus Machine Learning und Deep Learning infrage. Die Auswahl hängt von Datenverfügbarkeit Interpretierbarkeit und Musterkomplexität ab.
5. Training und Validierung
Modelle werden auf historischen Daten trainiert und mit einer zeitkonsistenten Validierungsstrategie bewertet etwa mit rollenden oder erweiternden Fenstern. Dadurch lässt sich prüfen wie gut das Modell auf zukünftige Daten generalisiert.
6. Vergleich und Auswahl
Mehrere Modelle werden anhand quantitativer Kennzahlen verglichen. Prognosegenauigkeit Stabilität Robustheit und Transparenz spielen dabei eine zentrale Rolle.
7. Interpretation
Prognosen werden im fachlichen Kontext interpretiert. Je nach Methode lassen sich Komponenten wie Trend Saisonalität oder der Einfluss externer Variablen separat betrachten.
8. Dokumentation
Alle Schritte werden dokumentiert damit die Analyse langfristig nachvollziehbar und reproduzierbar bleibt.