Saisonalität veranschaulicht
Saisonalität ist eines der stärksten statistischen Muster, das zur Verfeinerung von Prognosen genutzt werden kann. Im Folgenden finden Sie 4 time-series auf Wochenbasis aggregiert (159 Wochen). Historische Daten sind in Rot dargestellt und Prognosen in Lila. Vertikale graue Markierungen kennzeichnen den 1. Januar.
Zur Veranschaulichung der Saisonalität neigen alle dazu (einschließlich Lokad) lange Zeitreihen zu verwenden, ähnlich wie die ersten drei Reihen hier oben. Tatsächlich ist es visueller und ansprechender.
Allerdings repräsentieren lange Zeitreihen nicht Ihre usual situation. Im Durchschnitt haben Konsumgüter eine Lebensdauer von höchstens 3 oder 4 Jahren. Daher sind lange Zeitreihen typischerweise eine kleine Minderheit in Ihrem Datensatz. Schlimmer noch, diese langen Zeitreihen könnten Ausreißer sein, die das Verhalten anderer kürzerlebiger Produkte nicht widerspiegeln.
Hier oben ist die kurze 4. Zeitreihe ein viel repräsentativerer Fall mit weniger als 1 Jahr an Daten. In einer solchen Situation ist es jedoch viel weniger offensichtlich, wie Saisonalität genutzt werden kann. Der Lokad-Trick, dies zu tun, besteht darin, mehrere Zeitreihenanalysen zu verwenden.
Erfahren Sie mehr in unserem Artikel zur Saisonalitätsdefinition.
