Question 1

Welche mathematischen Modelle verwenden Sie für Prognosen?

Accepted Answer

Wir wählen die Modelle basierend auf Ihrer Datenkomplexität und Ihren geschäftlichen Anforderungen aus. Für stabile Daten mit klarer Saisonalität nutzen wir ARIMA oder Prophet. Für hochkomplexe Daten wenden wir maschinelles Lernen wie XGBoost oder Deep-Learning-Architekturen wie LSTMs an. Dieser hybride Ansatz sichert optimale Vorhersagegenauigkeit.

Question 2

Wie viele historische Daten werden für genaue Prognosen benötigt?

Accepted Answer

Wir empfehlen, mindestens zwei bis drei vollständige Zyklen historischer Daten vorzuhalten, um die Saisonalität zu erfassen. Beispielsweise erfordert die Erfassung der jährlichen Saisonalität mindestens zwei Jahre wöchentlicher Datenpunkte. Längere Historien helfen unseren Modellen, echte strukturelle Trends von temporären externen Anomalien zu trennen.

Question 3

Können Ihre Systeme plötzliche Änderungen wie Wirtschaftskrisen bewältigen?

Accepted Answer

Ja, unsere Pipelines integrieren externe Variablen wie Marktindikatoren oder Preisänderungen, um Prognosen anzupassen. Dennoch sind extreme Black-Swan-Ereignisse für jeden Algorithmus schwer vorherzusehen. Wir implementieren manuelle Überschreibungsoptionen, damit Ihr Team die Basisprojektionen in Krisenzeiten anpassen kann.

Question 4

Wie gehen Sie mit fehlenden Werten in historischen Daten um?

Accepted Answer

Wir wenden während des Vorbereitungsschritts der Daten-Pipeline fortschrittliche zeitliche Imputationsmethoden an. Je nach Datentyp nutzen wir lineare Interpolation, Forward-Filling oder maschinelle Lernmodelle. Dies verhindert, dass kleinere Lücken in der Datenerfassung die Prognoseleistung beeinträchtigen oder Pipelines abstürzen lassen.

Question 5

Was ist der Unterschied zwischen Zeitreihenprognose und Regression?

Accepted Answer

Die Standardregression sagt Ergebnisse basierend auf unabhängigen Variablen zu einem einzelnen Zeitpunkt voraus. Die Zeitreihenprognose konzentriert sich speziell auf die zeitliche Reihenfolge und die sequentiellen Abhängigkeiten der Daten. Das bedeutet, sie modelliert explizit, wie vergangene Verhaltensweisen, zyklische Trends und Saisonalität zukünftige Kennzahlen beeinflussen.

Question 6

Wie werden die Prognosen an unsere bestehenden Systeme übermittelt?

Accepted Answer

Wir erstellen maßgeschneiderte Pipelines, die Prognoseergebnisse in dem Format exportieren, das Ihr Unternehmen benötigt. Wir können direkt in SQL-Datenbanken schreiben, REST-APIs bereitstellen oder eine Synchronisation mit Power BI einrichten. Dadurch kann Ihr Betriebsteam direkt in seinen täglichen Werkzeugen auf Vorhersagen zugreifen.

Question 7

Wie bewerten Sie, ob ein Prognosemodell eine gute Leistung erbringt?

Accepted Answer

Wir messen die Modellleistung anhand von Standardmetriken wie dem mittleren absoluten Fehler und dem quadratischen Mittelwert des Fehlers. Zum Vergleich erstellen wir eine Baseline auf Basis einfacher historischer Durchschnitte. Das Modell muss diese Baseline im Backtesting signifikant übertreffen, bevor wir es für den Produktivbetrieb freigeben.

Question 8

Was ist Modell-Drift und wie wird sie verhindert?

Accepted Answer

Modell-Drift tritt auf, wenn sich die zugrunde liegenden Muster in Ihrem Geschäft verändern, wodurch die Prognosegenauigkeit sinkt. Wir verhindern Drift durch die Implementierung automatischer Überwachungsskripte in der Produktion. Diese Skripte verfolgen Vorhersagefehler täglich und starten automatisch ein Modell-Umlernen, wenn Fehlerschwellenwerte überschritten werden.

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