Warum Sie keine Plattform für KI, Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen kaufen sollten, wenn Sie genaue Prognosemodelle erstellen möchten

Moderne KI-Plattformen eignen sich hervorragend für allgemeine Prognoseaufgaben. Wenn Sie jedoch eine hohe Genauigkeit bei Zeitreihenprognosen mit begrenzter Historie anstreben, sind sie häufig nicht ausreichend. Jahrzehntelange Belege belegen, dass klassische, speziell entwickelte Prognosemethoden dem generischen maschinellen Lernen oft überlegen sind, wenn es sich um kurze Zeitreihen, komplexe Saisonalität, Ausreißer, wechselnde Volatilität oder zeitlich veränderliche Parameter handelt. Dies ist keine Meinung, sie ist in den wichtigsten Prognosewettbewerben und Lehrbüchern dokumentiert, auf die sich Praktiker verlassen, einschließlich der M-Wettbewerbe und Prognose: Prinzipien und Praxis. Die Kernaussage ist einfach: Wenn Sie genaue Prognosen, insbesondere mit monatlichen oder vierteljährlichen Daten, beabsichtigen, investieren Sie in spezielle Prognosefunktionen und nicht in eine generische KI-Plattform.

Was folgt, fasst Ergebnisse empirischer Studien und praxiserprobter Referenzen wie der M4- und M5-Wettbewerbe, Hyndman und Athanasopoulos sowie von Experten begutachtete Forschungen zu robusten, saisonalen und zeitvariablen Modellen zusammen.

Die kleine Realität von Geschäftsprognosen

Die meisten Planungsreihen in den Bereichen Finanzen, Lieferkette und Personalmanagement sind nicht lang. Monatliche Daten über einen Zeitraum von 5 bis 10 Jahren ergeben 60 bis 120 Beobachtungen, vierteljährliche Daten über denselben Horizont ergeben 20 bis 40 Beobachtungen. Hyndman und Athanasopoulos betonen, dass die Wahl der Methode den Mustern in den Daten folgen muss und das Bewertungsschema die zeitliche Reihenfolge berücksichtigen muss, in der Regel durch Kreuzvalidierung von Zeitreihen, nicht durch zufällige Zufallskombinationen (Überblick über die Kreuzvalidierung von Zeitreihen). In dieser kleinen Stichprobenumgebung sind klassische saisonale Methoden, Zustandsraummodelle und Varianten der benachteiligenden Regressionsmethode so konzipiert, dass sie effektiv funktionieren.

Warum generische ML-Plattformen mit Prognosen zu kämpfen haben

Generische Plattformen für maschinelles Lernen befassen sich in der Regel mit Prognosen, indem sie die Reihe in ein tabellarisches Problem umwandeln und verzögerte Funktionen hinzufügen. Sogar Tutorials, in denen baumbasierte oder neuronale Methoden für Zeitreihen beschrieben werden, besagen, dass das Feature Engineering in der Regel mit der Erstellung verzögerter Werte und rollierender Statistiken beginnt (Beispieldiskussion). Dieser Ansatz kann bei einer großen Datenmenge funktionieren, bei kurzen Datenreihen ist er jedoch häufig leistungsschwächer, da die Modellkomplexität den Informationsgehalt übersteigt, was zu einer hohen Varianz führt. Regularisierung hilft, und genau aus diesem Grund sind benachteiligte Regressionen bei kleinen Stichproben starke Ausgangswerte (kurzer Primer).

Wie komplexe ML-Modelle funktionieren und warum dafür Daten benötigt werden

Modernes ML kann eine sehr reichhaltige, nichtlineare Struktur darstellen. Der Kompromiss ist der Hunger nach Proben. Im Folgenden finden Sie konkrete Beispiele dafür, was jede Familie erfassen kann und warum für die Genauigkeit von Prognosen in der Regel Tausende von Beobachtungen oder viele zusammengehörende Reihen erforderlich sind.

• Neuronale Feedforward-Netze lernen Sie nichtlineare Wechselwirkungen hoher Ordnung durch gestapelte affine Transformationen und Aktivierungen kennen und ermöglichen so eine universelle Funktionsapproximation (Deep Learning-Lehrbuch). Diese Kapazität eignet sich hervorragend zur Erfassung von Schwellenwerten, Sättigungen und Quereffekten zwischen exogenen Treibern, aber die Anzahl der Parameter nimmt mit der Breite und Tiefe schnell zu. Bei nur 60 bis 120 monatlichen Beobachtungen ist das Verhältnis von Parameter zu Beobachtung ungünstig, was das Risiko einer Überanpassung erhöht, es sei denn, Sie haben große Querschnittsfelder oder eine starke Regularisierung.
• LSTM und andere wiederkehrende Netzwerke sind so konzipiert, dass sie langfristige zeitliche Abhängigkeiten, Regimewechsel und nichtlineare Zustandsentwicklungen über Gating-Mechanismen erfassen (originales LSTM-Papier). In der Praxis zeichnen sich zustandsbehaftete Sequenzmodelle aus, wenn sie auf Tausenden von langen Sequenzen oder auf großen Panels verwandter Serien trainiert werden, in denen das Netzwerk Informationen artikelübergreifend austauschen kann, wie es bei der Nachfrage im Einzelhandel der Fall ist. Industrietaugliche Architekturen wie DeepAR setzen explizit auf Cross-Learning in vielen verwandten Reihen, um bei Prognoseaufgaben eine gute Leistung zu erzielen (DeepAR-Papier). Bei einer Handvoll kurzer monatlicher Serien neigen LSTMs dazu, die Eigenheiten der einzelnen Serien zu überfordern, anstatt eine stabile zeitliche Dynamik zu erlernen.
• Bäume mit Gradientenverstärkung wie XGBoost Erfassen Sie komplexe Nichtlinearitäten und Interaktionen hoher Ordnung, indem Sie Ensembles von Entscheidungsbäumen bilden, von denen jeder Restfehler des vorherigen korrigiert (XGBoost-Papier). Dies eignet sich hervorragend für die Modellierung von Schwellenwerten und Interaktionseffekten zwischen vielen verzögerten Merkmalen und Kovariaten. Wenn Prognosen jedoch als tabellarisches Problem mit Dutzenden von Verzögerungen und Kalendermerkmalen dargestellt werden, erstellen Sie schnell einen hochdimensionalen Feature-Raum. Das Erlernen zuverlässiger Teilungen und Interaktionen erfordert viele Trainingsreihen, um varianzbedingte Fehler zu vermeiden. Bei 60 monatlichen Beobachtungen pro Reihe gibt es einfach zu wenige Reihen, um tiefgreifende Interaktionsstrukturen ohne Leckage oder Überanpassung zuverlässig zu erlernen.

Was die Wettkämpfe tatsächlich gezeigt haben

Umfangreiche empirische Beweise sind in einem wichtigen Punkt eindeutig, es gibt keine allgemein beste Methode, und die Leistung hängt von den Datenmerkmalen ab.

• Im M4-Wettbewerb schnitten reine Methoden des maschinellen Lernens in einer sehr großen und heterogenen Reihe von Reihen im Vergleich zu Kombinationen und klassischen statistischen Methoden schlechter ab (Ergebnispapier, Zusammenfassung und weiteres Vorgehen).
• Im M5-Wettbewerb, der auf den Einzelhandel ausgerichtet war, waren die Ansätze zur Erhöhung des Gradienten unter den Top-Einsendungen im Vordergrund. Die Autoren stellten jedoch auch fest, dass einfache exponentielle Glättung auf bestimmten Aggregationsebenen nach wie vor hart umkämpft war und dass Cross-Learning über viele verwandte Reihen hinweg von entscheidender Bedeutung war (Überblick über die M5-Genauigkeit, Bericht der Organisatoren).

Die Implikation für Käufer ist klar: Die Genauigkeit hängt davon ab, ob Methoden zur Verfügung stehen, die dem Datenregime entsprechen. Wenn jede Datenreihe kurz und eigenwillig ist, wie in vielen Unternehmen, dominieren in der Regel spezialisierte Prognosemodelle und Kombinationen. Wenn Sie Tausende verwandter Tagesreihen mit reichhaltigen Kovariaten haben, können bestimmte ML-Ansätze erfolgreich sein, aber das ist ein ganz anderes Regime.

Worauf Sie anstelle einer generischen ML-Plattform achten sollten

Wenn Ihre Mission genaue Prognosen sind, priorisieren Sie Plattformen und Prozesse, die speziell für Zeitreihenprognosen entwickelt wurden. Spezialisierte Plattformen wie Indicio konzentrieren sich auf Prognosen und stellen das richtige Modellierungs- und Evaluierungs-Toolkit zur Verfügung. Verwenden Sie diese Checkliste, um die Eignung zu beurteilen:

• Modellbibliothek, die an die Zeitreihenstruktur angepasst ist. VAR, VECM, Lasso, MIDAS, Zustandsraummodelle, hierarchischer Abgleich und Modellkombinationen sind für kurze und saisonale Serien unerlässlich (Referenz zum Lehrbuch, Übersicht über Prognosekombinationen).
• Robustheitsmerkmale. Systemeigene Ausreißerbehandlung und robuste Schätzung, sodass eine einzelne Spitze die Parameter nicht aus dem Ruder laufen lässt (robuster Holt-Winters).
• Zeitlich variierende Dynamik. Unterstützung von TVP, stochastischer Volatilität und Regimewechseln, wenn sich die Welt verändert (TVP in der Praxis, aktueller TVP-VAR-Vergleich).
• Richtiges Backtesting. Vorkonfigurierte Kreuzvalidierung von Ursprung und Zeitreihen (TSCV-Leitfaden).
• Beweise aus Benchmarks. Fähigkeit, Bewertungen im Stil von M-Wettbewerben zu reproduzieren und Prognosen zu kombinieren, was durchweg eine hohe Genauigkeit bietet (M4 Ergebnisse).

Wichtige Erkenntnisse für Käufer

• Wenn Sie hauptsächlich monatliche oder vierteljährliche Reihen mit zehn bis einigen hundert Beobachtungen prognostizieren, sind klassische saisonale Methoden, Zustandsraummodelle und benachteiligte Regressionen in der Regel stärker und zuverlässiger als generische ML-Pipelines (Referenz zum Lehrbuch, M4 Ergebnisse).
• Wenn Sie über Tausende verwandter Reihen und umfangreiche exogene Daten verfügen, kann maschinelles Lernen hervorragende Ergebnisse erzielen, aber nur mit sorgfältiger Auswertung von Zeitreihen und Cross-Learning, wie M5 zeigt (M5 im Überblick).
• Der praktische Weg zur Genauigkeit ist keine Plattform-Schlagworte, sondern Methodenanpassung, Robustheit und Bewertungsdisziplin, die auf der Prognosewissenschaft basiert (Referenz zum Lehrbuch).

Unterm Strich

Wenn Ihre Absicht darin besteht, präzise Prognosen zu erstellen, insbesondere bei kurzen monatlichen oder vierteljährlichen Verlaufsdaten, ist eine allgemeine KI-, Datenwissenschaft- oder ML-Plattform der falsche Kauf. Wählen Sie eine spezialisierte Prognoseplattform, die saisonale Modellierung, Robustheit gegenüber Ausreißern, zeitveränderliche Parameter, Quantifizierung von Unsicherheiten und leckagefreies Backtesting integriert. Auf diese Weise verwandeln Sie begrenzte Historien in zuverlässige Entscheidungen.