Wir haben gesehen, dass es für Analysten ziemlich üblich ist, bei Prognosen Zeitreihenmodelle zu verwenden. Theoretisch ist das nicht falsch, aber haben Sie manchmal das Gefühl, dass Sie Ihre Prognosen möglicherweise nicht optimal nutzen, wenn Sie sich ausschließlich auf diese univariaten Modelle verlassen?
Während Zeitreihenmodelle wie Arima traditionell eine bevorzugte Prognosemethode waren, ist inzwischen allgemein anerkannt, dass es nicht ausreicht, sich ausschließlich auf diesen Ansatz zu verlassen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Einfach ausgedrückt, es reicht nicht mehr aus, sich auf die alte Standby-Methode von Arima zu verlassen.
Univariate Zeitreihenmodelle — gehen traditionell davon aus, dass die zugrunde liegenden statistischen Eigenschaften Ihrer Daten im Laufe der Zeit konstant bleiben. Dies spiegelt nicht die Realität wider.
Zahlreiche Fallstudien haben gezeigt, dass Unternehmen, die eine umfassendere Prognosestrategie eingeführt haben, erhebliche Vorteile erzielt haben.
Beispielsweise war ein Einzelhandelsunternehmen, das sowohl Arima als auch automatisierte Prognosesoftware verwendete, in der Lage, die Nachfrage nach saisonalen Produkten genau vorherzusagen und den Lagerbestand entsprechend abzudecken. Dies führte zu einer deutlichen Steigerung des Umsatzes und der Kundenzufriedenheit, da die Kunden die gewünschten Produkte kaufen konnten, ohne die Frustration zu haben, dass Artikel nicht vorrätig waren.
Hier ist ein weiterer Fall. Ein produzierendes Unternehmen hatte aufgrund der Komplexität seiner Produktlinien Probleme mit Prognosen. Durch die Integration automatisierter Prognosesoftware in ihre Strategie waren sie in der Lage, eine größere Anzahl von Variablen zu berücksichtigen und sogar einzusetzen hierarchische Prognosen, um ihre Prognoseergebnisse aufeinander abzustimmen, und erzielen Sie viel genauere Ergebnisse.
Dies ermöglichte es ihnen, ihre Produktionsprozesse zu optimieren und ihr Geschäftsergebnis zu verbessern.
„Zeitreihenmodelle sind möglicherweise nicht in der Lage, solche Dynamiken genau zu erfassen, was zu ungenauen Prognosen führt.
Was das bedeutet, ist Möglicherweise verpassen Sie es, kurzfristige Schwankungen oder Trends zu erfassenund sogar Änderungen in den Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, die sich auf Ihre Prognose auswirken könnten.“
Unfähigkeit, reale Dynamiken zu erfassen
Eine ganze Reihe von Zeitreihendaten weist eine Instationarität auf, wie z. B. Trends, saisonale Muster oder plötzliche Verschiebungen des Mittelwerts oder der Varianz. ARIMA-Modelle sind möglicherweise nicht in der Lage, solche Dynamiken genau zu erfassen, was zu ungenauen Prognosen führt. Dies bedeutet, dass Sie möglicherweise nicht in der Lage sind, kurzfristige Schwankungen oder Trends zu erfassen, und sogar Änderungen in den Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, die sich auf Ihre Prognose auswirken könnten.
Berücksichtigt nur die historischen Werte einer einzelnen Variablen.
Wir leben in einem komplexen, dynamischen Umfeld. Angesichts der Tatsache, dass Daten durch mehrere Variablen oder externe makroökonomische Faktoren beeinflusst werden können — wie relevant ist es, nur den eigenständigen historischen Wert einer Variablen zu berücksichtigen?
Das ist eine der Einschränkungen, wenn man sich bei Prognosen nur auf univariate Modelle stützt. Wenn Sie nicht mehrere Variablen berücksichtigen, kann dies dazu führen, dass Sie unvollständige oder voreingenommene Prognosen erstellen, da Sie nur ein unvollständiges Bild davon haben, welche Markttreiber relevant sind und was dies für Ihre Prognose bedeutet.
Dies ist ein guter Grund, eine Erweiterung Ihres Modellumfangs in Betracht zu ziehen. Wenn Sie noch einen Schritt weiter gehen und multivariate Modelle in die Gleichung einbeziehen würden, könnte dies möglicherweise einen großen Unterschied in Ihren Prognoseergebnissen ausmachen.
Durch die Analyse der Interdependenzen zwischen verschiedenen Variablen erfassen multivariate Modelle die zugrunde liegende Struktur der Daten genauer und liefern tendenziell zuverlässigere Prognosen. Sie sollten nicht der einzige Ansatz sein. Die Einbeziehung anderer Techniken wie maschinelles Lernen oder Bayes-Methoden und die regelmäßige Aktualisierung des Modells mit neuen Daten können dazu beitragen, den vollen Wert der Daten zu erfassen und die Genauigkeit der Prognose zu verbessern.
Lassen Sie uns nun untersuchen, was Sie erhalten, wenn Sie die Verwendung multivariater Modelle einbeziehen.
Holen Sie sich eine verbesserte Prognosegenauigkeit
Da multivariate Modelle mehr Daten verarbeiten können, sind sie für die Berücksichtigung mehrerer Variablen optimiert, im Vergleich zu univariaten Modellen wie Arima, die in der Regel nur eine Prädiktorvariable berücksichtigen. Durch die Einbeziehung mehrerer Prädiktoren können multivariate Modelle das Vorhandensein von Störvariablen kontrollieren, die sich auf die Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen auswirken könnten.
Dies erhöht die Genauigkeit und Präzision der anhand des Modells erhaltenen Schätzungen. Da es besser in der Lage ist, Veränderungen in der Beziehung zwischen den Variablen und dem Ergebnis zu erfassen, ist der Weg für genauere und robustere Prognosen geebnet.
Generieren Sie bessere, nützliche Erkenntnisse
Der Vorteil multivariater Modelle ist ihre Fähigkeit, mit mehreren Variablen umzugehen. Sie haben Ihre Verkaufsdaten, internen Daten und Informationen zu Ihrer spezifischen Branche, und Sie möchten auch in der Lage sein, externe Faktoren einzubeziehen.
Der Vorteil multivariater Modelle ist ihre Fähigkeit, mit mehreren Variablen umzugehen und Ihre wichtigsten Markttreiber zu identifizieren. Durch die gleichzeitige Untersuchung mehrerer Variablen können multivariate Modelle komplexe Interaktionen und Beziehungen erfassen, die univariaten Modellen andernfalls entgehen könnten.
Hier ist ein weiteres Beispiel. Ein univariates Modell könnte auf eine positive Beziehung zwischen zwei Variablen schließen lassen, aber die Stärke des multivariaten Modells liegt darin, aufzudecken, dass diese Beziehung möglicherweise nur für eine bestimmte Teilmenge der Grundgesamtheit zutrifft, oder es wird festgestellt, dass die Beziehung tatsächlich negativ ist, wenn andere Variablen berücksichtigt werden.
Erwarten Sie eine verbesserte Robustheit
Warum ist das wichtig? Multivariate Modelle sind oft robuster als univariate Modelle. Sie sind darauf vorbereitet, Ausreißer, fehlende Daten und alle anderen Herausforderungen in Ihren Daten zu bewältigen. Selbst bei verrauschten oder unvollständigen Daten. Indicio macht das mit einem Klick.
Wussten Sie, dass multivariate Modelle auch in der Lage sind, fehlende Daten effektiver zu verarbeiten als univariate Modelle? Durch die Einbeziehung von Informationen aus anderen Variablen können diese Modelle die verfügbaren Daten effizienter nutzen und genauere Schätzungen liefern.
Allerdings würden wir Ihnen keinen Gefallen tun, wenn wir nicht auf die „notwendige Arbeit“ hinweisen würden, die den Übergang von univariaten zu multivariaten Modellen mit sich bringt.
Wie viele Daten haben Sie zur Hand?
Multivariate Modelle benötigen im Allgemeinen mehr Daten als univariate Modelle, was nicht verwunderlich ist. Das Abrufen von Daten für alle Variablen kann ebenfalls eine Herausforderung sein. Hinzu kommt, dass die Daten möglicherweise unvollständig, inkonsistent oder nicht verfügbar sind.
In Indicio haben wir eine Vielzahl unterstützter Datenanbieter in unserer Bibliothek. Wenn Sie also nach Rohstoffdaten oder dem CPI in Refinitiv oder nach Daten zu Erzeugerpreisindizes (PPI) in FRED suchen, können Sie diesen Datenpunkt problemlos zusammen mit anderen internen Daten oder marktführenden Indikatoren in Ihre Prognose aufnehmen.
Wie gut sind Ihre Daten?
Damit multivariate Modelle ihre Wirkung entfalten können, ist eine unterdurchschnittliche Datenqualität ein Tabu. Wenn überhaupt, eine Hürde. Die Genauigkeit der Prognose hängt davon ab, dass Sie über Daten verfügen, die frei von Fehlern, Ausreißern und fehlenden Werten sind.
In weniger als 5 Minuten verarbeitet Indicio Ihre importierten Daten automatisch und testet sie auf Saisonalität, fehlende Werte und Ausreißer. Wenn einer dieser Fehler erkannt wird, können Sie die Daten entsprechend anpassen.
Berechnungszeit = Sehr hoch. Wie viel Zeit haben Sie?
Damit multivariate Modelle ihre Wirkung entfalten können, ist eine unterdurchschnittliche Datenqualität ein Tabu. Wenn überhaupt, eine Hürde. Die Genauigkeit der Prognose hängt davon ab, dass Sie über Daten verfügen, die frei von Fehlern, Ausreißern und fehlenden Werten sind.
In weniger als 5 Minuten verarbeitet Indicio Ihre importierten Daten automatisch und testet sie auf Saisonalität, fehlende Werte und Ausreißer. Wenn einer dieser Fehler erkannt wird, können Sie die Daten entsprechend anpassen.
Multivariate Modelle können im Vergleich zu univariaten Modellen bekanntermaßen zeitaufwändig zu erstellen sein. Und das aus gutem Grund. Dafür gibt es einige wichtige Gründe. Gehen wir auf den ersten Faktor ein:
Komplexität des Modells
Die für die Ausführung des Modells benötigte Zeit nimmt mit der Anzahl der Variablen zu. Die genauen Variablen, die möglicherweise einen hohen Beitrag zu Ihrer endgültigen Prognose leisten.
Multivariate Modelle sind auch technisch komplexer als univariate Modelle.
Außerdem kann es schwierig sein, die Beziehungen zwischen den Variablen zu bestimmen, was zu Schwierigkeiten bei der Modellauswahl, Parameterschätzung und Interpretation führen kann.
Modellauswahl und Validierung
Die Auswahl des richtigen Modells aus einer Vielzahl von multivariaten Modellen kann eine Herausforderung sein. Es erfordert Fachwissen in Statistik und domänenspezifisches Wissen.
Die gute Nachricht ist, es gibt einen Weg, das zu umgehen.
In Indicio ist es nicht nur einfach, eine große Anzahl von Modellen auszuführen — unabhängig von der Rechenkomplexität. Es ist schnell. Sie oder der Datenwissenschaftler in Ihrem Team sind möglicherweise sogar in der Lage, mehr als 50 Modelle in 15 Minuten zu erstellen und zu testen. Wie das geht, erfährst du hier.
Multivariate Modelle können schwieriger zu interpretieren sein als univariate Modelle, da sie mehrere Variablen beinhalten, die auf komplexe Weise interagieren. Wie erklären Sie die Ergebnisse Ihrer Modelle einem Publikum ohne technische Kenntnisse? Wie kommen Sie um, Ihren Stakeholdern zu erklären, dass es genau die Ölpreise sind, die sich auf den Umsatz ausgewirkt haben? Was ist der beste Weg, um eine hohe Erklärbarkeit zu erreichen?
Wenn Sie von Shapley-Werten gehört haben, haben Sie wahrscheinlich eine Vorstellung davon, dass sie ein hervorragendes Instrument sein können, um Ihre prognostizierten Zahlen zu untermauern — das Warum hinter dem prognostizierten Ergebnis, im Wesentlichen der Beitrag jeder Variablen zum prognostizierten Wert — zu einem bestimmten Zeitpunkt.
Durch Verwendung der integrierten Shapley-Additivwerte in Indicio, können Sie Ihre prognostizierten Zahlen Ihren Stakeholdern gegenüber besser artikulieren und begründen.
Während univariate Zeitreihenmodelle traditionell die bevorzugte Methode für Prognosen waren, reicht es möglicherweise nicht aus, sich ausschließlich auf sie zu verlassen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, oder reicht sogar nicht aus, um Ergebnisse zu erzielen, denen Sie vertrauen können.
Es spricht viel dafür, multivariate Modelle einzubeziehen, obwohl multivariate Modelle im Allgemeinen mehr Daten benötigen und es eine Herausforderung sein kann, Daten für alle Variablen zu erhalten.
Wenn Sie über die Daten verfügen (aus internen oder externen Quellen), zahlt sich die Einrichtung dieser Modelle tausendfach aus.
Die Millionen-Dollar-Frage lautet: Erfassen Sie den vollen Wert Ihrer Daten und können Sie es sich leisten, in einer multivariaten Welt nur univariate Lösungen zu haben?
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