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Adaptive Planning
Zuletzt aktualisiert: 2023-06-23
Konzept: Saisonalität für prädiktives Prognosetool

Konzept: Saisonalität für prädiktives Prognosetool

Definition von Saisonalität

Saisonalität ist ein Begriff, der Datenschwankungen beschreibt, die einem zyklusmuster folgen. Der Algorithmus verwendet die von Ihnen angegebenen historischen Daten und Parameter, um saisonale Spitzen zu bestimmen. Es wird dann davon ausgegangen, dass sich dasselbe saisonale Muster in der Zukunft wiederholt. Einige der in Predictive Forecaster verfügbaren Algorithmen erkennen die Saisonalität automatisch, und andere ermöglichen es Ihnen, die Anzahl der Perioden zu definieren, die eine Saison darstellen.

Benutzerdefinierte Saisonalität mit prädiktivem Prognosetool

Mit Prophet, Feiertag-Winter und orbit-DLT können Sie die Saisonalität anpassen. Sie können auch die Saisonalität für „AutoAnpassen“ anpassen. Dies gilt, wenn
AutoAnpassen
einen der Algorithmen verwendet, die die Anpassung unterstützen.
Der Kalman-Algorithmus ist insofern eindeutig, als Sie angeben können, ob der Algorithmus die Saisonalität auf die Prognose anwenden soll oder nicht, ohne ihn selbst definieren zu müssen.
Adaptive Planning bietet folgende Optionen für die Saisonalität:
Option für Saisonalität
Beschreibungen
Jährlich
Jährliche Saisonalität ist die Standardvorgabe für Saisonalität. Verwenden Sie diese Option, wenn Sie Folgendes haben:
  • Muster in Ihren Daten, die sich jedes Jahr wiederholen. Beispiel: Die Verkäufe nehmen im Dezember aufgrund der Feiertagszeit deutlich zu.
  • Mindestens 36 Monate Referenzdaten, damit der Algorithmus ein jährliches Muster erkennt.
Halbjährlich
Verwenden Sie diese Option, wenn Sie Folgendes haben:
  • Daten aus weniger als 36 Monaten.
  • Daten mit Mustern, die sich etwa alle 6 Monate wiederholen.
Vierteljährlich
Verwenden Sie diese Option, wenn Sie Folgendes haben:
  • Daten aus weniger als 12 Monaten.
  • Daten mit Mustern, die sich etwa alle 3 Monate wiederholen.
Wöchentlich
Nur für
Prophet
und
AutoAnpassen
verfügbar.
Verwenden Sie das Kontrollkästchen
Wöchentliche Saisonalität hinzufügen
zusätzlich zur Saisonalität
Jährlich
,
Halbjährlich
oder
Vierteljährlich
.
Die wöchentliche
Saisonalität ist am besten für folgende Daten geeignet:
  • Täglich erfasst.
  • Mit Mustern, die sich jede Woche wiederholen. Beispiel: Der Verkaufshöhepunkt wird an jedem Wochenende erreicht.
Multiplikativ
Verfügbar für
Prophet
,
Holen-Winters
und
AutoAnpassen
.
Verwenden Sie das Kontrollkästchen
Trend variiert stark je nach Saisonalität,
wenn saisonale Spitzen und Abfälle proportional zum Trend variieren.
Keine
Verwenden Sie Folgendes:
  • Die Daten enthalten keine saisonalen Muster.
  • Sie möchten die Prognose auf dem Trend basieren und die Saisonalität ignorieren.
  • Der Trend ist die übergeordnete Richtung, in die sich Ihre Daten bewegen, unabhängig von Schwankungen.