Forecasting - der Blick in die Zukunft mit Data Analytics
Veranstaltungsdetails
IRDFCOT24_01
Einen Blick in die Zukunft zu werfen und zu wissen, was geschehen wird, war schon immer ein Wunsch von Menschen, die planen und Entscheidungen treffen müssen. Damit diese Vorhersagen genauer als ein Blick in eine Kristallkugel werden, untersuchen Analysten die Geschehnisse der Vergangenheit und errechnen daraus wiederkehrende Muster.
Bei diesen Zeitreihenanalysen werden historische Daten und deren Einflussfaktoren betrachtet, um typische Verlaufsmuster, Trends oder beispielsweise saisonale Effekte nachzuweisen und sie auf relevante Einflussfaktoren zurückzuführen.
In diesem Seminar erlernen die Teilnehmer anhand von praktischen Beispielen und Übungen die Grundlagen in der Bearbeitung und Analyse von Zeitdaten sowie verschiedene Methoden zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.
Zielgruppe
Absolventen Data Analyst (IHK)
Inhalt
Analyse historischer Daten:
- Grundlagen und Aufgaben der Zeitanalyse
- Bearbeiten von Zeitdaten
- Zeit in Graphen und Tabellen - Datenpunkte gegen Zeit
Elemente von Zeitreihen und einfache Vorhersagen:
- Interpretation von Zeitmerkmalen - Saisonalität, Trends, Korrelationen
- Einfache Vorhersagemodelle
Forecasting - Modelle für die Vorhersagen zukünftiger Ereignisse/Werte:
- Autoregression und Moving Average - ARMA/ARIMA Modelle
- Maschinelles Lernen in der Zeitreihenanalyse
Voraussetzungen
Data Analyst (IHK)
Einen Blick in die Zukunft zu werfen und zu wissen, was geschehen wird, war schon immer ein Wunsch von Menschen, die planen und Entscheidungen treffen müssen. Damit diese Vorhersagen genauer als ein Blick in eine Kristallkugel werden, untersuchen Analysten die Geschehnisse der Vergangenheit und errechnen daraus wiederkehrende Muster.
Bei diesen Zeitreihenanalysen werden historische Daten und deren Einflussfaktoren betrachtet, um typische Verlaufsmuster, Trends oder beispielsweise saisonale Effekte nachzuweisen und sie auf relevante Einflussfaktoren zurückzuführen.
In diesem Seminar erlernen die Teilnehmer anhand von praktischen Beispielen und Übungen die Grundlagen in der Bearbeitung und Analyse von Zeitdaten sowie verschiedene Methoden zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.
Zielgruppe
Absolventen Data Analyst (IHK)
Inhalt
Analyse historischer Daten:
- Grundlagen und Aufgaben der Zeitanalyse
- Bearbeiten von Zeitdaten
- Zeit in Graphen und Tabellen - Datenpunkte gegen Zeit
Elemente von Zeitreihen und einfache Vorhersagen:
- Interpretation von Zeitmerkmalen - Saisonalität, Trends, Korrelationen
- Einfache Vorhersagemodelle
Forecasting - Modelle für die Vorhersagen zukünftiger Ereignisse/Werte:
- Autoregression und Moving Average - ARMA/ARIMA Modelle
- Maschinelles Lernen in der Zeitreihenanalyse
Voraussetzungen
Data Analyst (IHK)