Viele der von Unternehmen verarbeiteten Daten, wie beispielsweise Umsatzzahlen, Lagerbestände und Sensormessungen, sind sogenannte Zeitreihendaten, die über einen bestimmten Zeitraum erfasst werden. Die Situationen, in denen wir mit dieser Art von Daten arbeiten, haben in den letzten Jahren stetig zugenommen.
In diesem Seminar werden anhand von realen Zeitreihendaten Beispiele gezeigt, wie man alles von der Visualisierung von Zeitreihendaten über die Quantifizierung von Faktoren mittels Regression bis hin zu Prognosen und Was-wäre-wenn-Analysen mit Hilfe von Zeitreihenmodellen erklären und demonstrieren kann.
Bei der Regression ist es wichtig, die Beziehung zwischen vorhergehenden und nachfolgenden Werten (Autokorrelation) zu berücksichtigen. Durch die Verwendung von Zeitreihenmodellen, die diese Eigenschaft nutzen, sind präzise Vorhersagen möglich. Sie erhalten Einblicke in die einzigartigen Bearbeitungstechniken von JMP und Tipps zur Nutzung von Geschäftsdaten für Prognosen und Entscheidungen.
Details und Bewerbung
Einführung in die Zeitreihenanalyse mit JMP: Visualisierung, Analyse und Prognose von Geschäftsdaten | JMP
