Entdecken Sie unten unsere Kernfunktionen und erfahren Sie, wie sie Ihr Unternehmen verändern können
Prognosen müssen kein komplexer, zeitaufwändiger Prozess sein. Mit unserer hochmodernen Plattform können Entscheidungsträger in einem Bruchteil der Zeit leistungsstarke Prognosemodelle erstellen. Unsere umfangreiche Modellbibliothek, die auf den neuesten Fortschritten in der Prognoseforschung basiert, automatisiert den Prozess und macht ihn für jeden zugänglich, von Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsführern.
Das Erstellen eines Prognosemodells von Grund auf kann monatelange Codierung in Anspruch nehmen, nur um festzustellen, dass das Modell möglicherweise nicht die höchste Genauigkeit bietet. Da Sie nicht vorhersagen können, welches Modell am besten abschneidet, ohne mehrere Modelle anzuwenden und miteinander zu vergleichen, riskieren Sie, viel Zeit in etwas zu investieren, das möglicherweise keine Ergebnisse liefert.
Mit unserer automatisierten Modellerstellung können Sie diese Unsicherheit umgehen, indem Sie schnell eine Vielzahl fortschrittlicher Modelle generieren und testen, um eine optimale Prognosegenauigkeit zu gewährleisten — und das alles in einem Bruchteil der Zeit.
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In der dynamischen Welt der Prognosen kann die Auswahl der richtigen Variablen, auch Frühindikatoren oder Merkmale genannt, den Unterschied zwischen genauen und unzuverlässigen Prognosen ausmachen. Unser fortschrittliches Tool zur Variablenauswahl ermöglicht es Ihnen, die relevantesten Variablen zu identifizieren und Ihre Prognosemodelle im Hinblick auf Genauigkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit zu optimieren.
Viele Unternehmen verlassen sich auf Korrelationen, um Frühindikatoren zu identifizieren, aber dieser Ansatz reicht oft nicht aus, um genaue Prognosen zu erstellen.
Korrelation misst nur die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen, wohingegen fortgeschrittene Methoden Interaktionen zwischen mehreren Variablen bewerten, den Beitrag jeder Variablen quantifizieren und Gruppeneffekte berücksichtigen können. Dies führt zu einer deutlich verbesserten Prognosegenauigkeit.
Weitere Einblicke finden Sie in unserem Interview mit Professor Sune Karlsson, einem wichtigen Beitrag zur Erforschung der Bayesschen Variablenauswahl.
In dem sich schnell ändernden Geschäftsumfeld von heute ist die Planung für die Zukunft komplexer denn je. Um mit Unsicherheiten umzugehen und fundierte Entscheidungen zu treffen, wenden sich Unternehmen zunehmend der Szenarioanalyse zu. Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht es Unternehmen, mehrere potenzielle Zukunftsperspektiven zu erkunden und sie auf eine Reihe möglicher Ergebnisse vorzubereiten.
Viele Unternehmen verlassen sich heute auf menschliches Urteilsvermögen oder die manuelle Manipulation externer Variablen, um Szenarien zu erstellen. Obwohl diese Methoden weit verbreitet sind, sind sie oft durch Vorurteile und zu starke Vereinfachung eingeschränkt, sodass komplexe Interdependenzen nicht berücksichtigt werden.
Bedingte Prognosen, wie sie von Waggoner und Zha vorgeschlagen wurden, bieten eine anspruchsvollere Alternative, die ein Bayes-Framework verwendet. Durch die Berücksichtigung der Parameterunsicherheit und die Bereitstellung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen liefert dieser Ansatz genauere, zuverlässigere Prognosen, sodass Unternehmen in unsicheren Umgebungen fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen können.
Prognosegenauigkeit ist unerlässlich, aber Verständnis Das Verhalten einer Prognose auf eine bestimmte Art und Weise ist ebenso wichtig, um innerhalb einer Organisation Abstimmung und Vertrauen aufzubauen. Mit Explainable Forecasting, unterstützt von Shapley Additive EXplanations, erhalten Sie klare, umsetzbare Einblicke in die Faktoren, die Ihre Prognosen beeinflussen. Dieses Maß an Transparenz erhöht nicht nur das Vertrauen in die Prognosen, sondern ermöglicht es den Entscheidungsträgern auch, auf der Grundlage dieser Erkenntnisse fundierte, gezielte Maßnahmen zu ergreifen.
Mit Erklärbare Prognosen, Sie müssen sich nicht mehr zwischen Komplexität und Klarheit entscheiden. Unsere Plattform bietet die Transparenz, die Sie benötigen, um genau zu erklären, wie und warum fortschrittliche Modelle Vorhersagen treffen. Das bedeutet, dass Sie modernste Prognosetechniken nutzen können, ohne auf die Fähigkeit verzichten zu müssen, Ihren Stakeholdern wichtige Faktoren mitzuteilen — was sowohl zu einer verbesserten Genauigkeit als auch zu mehr Vertrauen führt.
Die Abstimmung von Prognosen auf verschiedenen Ebenen und Funktionen innerhalb Ihres Unternehmens kann sowohl komplex als auch zeitaufwändig sein. Hierarchische Prognosen rationalisieren diesen Prozess, da Sie auf jeder Ebene genaue Prognosen erstellen können, unabhängig davon, ob es sich um wöchentliche Betriebsprognosen nach Produkten oder um langfristige strategische Prognosen von Markttrends handelt. Sobald die Prognosen generiert sind, sorgt eine hierarchische Prognose für eine einheitliche Ausrichtung, indem sie Prognosen mit höherer Leistung mehr Gewicht beimisst. Das Ergebnis sind kohärente Prognosen, die auf ihre Genauigkeit optimiert sind
Hierarchische Prognosen durchbrechen die organisatorischen Silos und führen das Unternehmen zu einer einzigen Informationsquelle zusammen, während gleichzeitig die Prognosegenauigkeit verbessert wird.
In diesem Interview mit Nikos Kourentzes, Professor an der Universität Skövde, einem der Mitwirkenden an der Hierarchical Forecasting-Forschung, werden das Konzept und der Wert von Hierarchical Forecasting erörtert.
Wir bieten automatisierte Prognosesoftware, die modernste akademische Methoden mit marktspezifischen Frühindikatoren kombiniert. Dies hilft Ihrem Unternehmen, ein Höchstmaß an Prognosegenauigkeit zu erreichen.
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