Zeitreihenprognose
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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.