Fünf Prognosemethoden stehen zur Verfügung, um Ihnen dabei zu helfen, Prognosen basierend auf den Merkmalen Ihrer Daten und Ihren Prognosezielen zu erstellen. Die richtige Methode hängt von den Mustern in Ihren historischen Daten ab, wie Trends, Wachstum, kurzfristigen Schwankungen oder Saisonalität.
Verfügbare Prognosemethoden
Trend Tracker
Am besten geeignet für: Daten mit einem konsistenten Trend.
Trend Tracker ist für Daten konzipiert, die über einen bestimmten Zeitraum eine relativ stetige Auf- oder Abwärtsrichtung aufweisen. Verwenden Sie diese Methode, wenn Ihre historischen Daten einen klaren und konsistenten Trend ohne wesentliche Veränderungen der Wachstumsrate zeigen.
Beispiel: Verwenden Sie Trend Tracker, um Umsätze zu prognostizieren, die über mehrere Zeiträume hinweg mit einer relativ konstanten Rate gestiegen sind.
Growth Accelerator
Am besten geeignet für: Daten mit einer steigenden Wachstumsrate.
Growth Accelerator eignet sich, wenn Ihre Daten nicht nur wachsen, sondern die Wachstumsrate im Laufe der Zeit ebenfalls zunimmt. Diese Methode hilft dabei, beschleunigte Wachstumsmuster in Ihren historischen Daten zu erfassen.
Beispiel: Verwenden Sie Growth Accelerator, wenn Ihre monatlichen Umsätze in jedem Quartal schneller wachsen.
Smooth Forecaster
Am besten geeignet für: Daten mit kurzfristigen Schwankungen.
Smooth Forecaster hilft dabei, die Auswirkungen kurzfristiger Schwankungen in Ihren Daten zu verringern, damit der zugrunde liegende Trend leichter erkennbar wird.
Verwenden Sie diese Methode, wenn Ihre Daten vorübergehende Auf- und Abbewegungen aufweisen, die möglicherweise nicht die langfristige Richtung Ihres Unternehmens widerspiegeln.
Beispiel: Verwenden Sie Smooth Forecaster, wenn die monatlichen Umsätze erheblich schwanken, aber einem relativ stabilen Gesamttrend folgen.
Season Sense
Am besten geeignet für: Daten mit wiederkehrenden saisonalen Mustern.
Season Sense ist für Daten konzipiert, die vorhersehbaren Mustern folgen, die sich im Laufe der Zeit wiederholen.
Verwenden Sie diese Methode, wenn Ihr Unternehmen während bestimmter Monate, Quartale oder anderer Zeiträume regelmäßige Veränderungen erlebt.
Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen könnte Season Sense verwenden, wenn die Umsätze während der Feiertagssaison konstant steigen und danach wieder sinken.
Smart Predictor
Am besten geeignet für: Komplexe Zeitreihen.
Smart Predictor ist eine fortschrittliche Methode, die für komplexere Muster in Zeitreihendaten konzipiert wurde.
Verwenden Sie diese Methode, wenn Ihre Daten mehrere Muster enthalten oder wenn es schwierig ist, einen einzelnen klaren Trend, ein Wachstumsmuster oder ein saisonales Muster zu erkennen.
Beispiel: Verwenden Sie Smart Predictor, wenn Ihre historischen Daten wechselnde Trends, Schwankungen und andere komplexe Muster kombinieren.
So wählen Sie eine Methode aus
Nutzen Sie die Merkmale Ihrer historischen Daten als Ausgangspunkt:
Wenn Ihre Daten... | Empfohlene Methode |
|---|---|
Einem gleichbleibenden Aufwärts- oder Abwärtstrend folgen | Trend Tracker |
Eine zunehmende Wachstumsrate aufweisen | Growth Accelerator |
Häufige kurzfristige Schwankungen aufweisen | Smooth Forecaster |
Wiederkehrende saisonale Muster zeigen | Season Sense |
Komplexe oder mehrere Zeitreihenmuster enthalten | Smart Predictor |
Diese Richtlinien sind ein Ausgangspunkt und keine strikten Regeln. Die am besten geeignete Methode kann je nach Ihrem Datensatz und Ihrem Prognoseziel variieren.
Tipps und bewährte Praktiken
- Prüfen Sie zunächst Ihre historischen Daten. Achten Sie auf klare Trends, Wachstumsmuster, Schwankungen oder Saisonalität.
- Passen Sie die Methode an Ihre Daten an. Wählen Sie die Methode, die das Muster, das Sie analysieren möchten, am besten widerspiegelt.
- Gehen Sie nicht davon aus, dass die fortschrittlichste Methode immer die beste ist. Eine einfachere Methode kann besser geeignet sein, wenn Ihre Daten ein klares, gleichbleibendes Muster aufweisen.
- Überprüfen Sie Ihre Methode, wenn sich Ihre Daten ändern. Eine Methode, die für einen Datensatz gut funktioniert, ist möglicherweise nicht mehr optimal, wenn sich Ihre Geschäftsmuster ändern.
Tipp: Beginnen Sie mit der Methode, die am besten zum sichtbarsten Muster in Ihren Daten passt.