Veranschaulichung der Saisonalität
Saisonalität ist eines der stärksten statistischen Muster, das genutzt werden kann, um Prognosen zu verfeinern. Im Folgenden sind 4 Zeitreihen auf wöchentlicher Ebene aggregiert (159 Wochen). Historische Daten sind rot und Prognosen sind lila. Vertikale graue Markierungen zeigen den 1. Januar an.
Bei der Veranschaulichung von Saisonalität verwenden alle (auch Lokad) tendenziell lange Zeitreihen, ähnlich wie die ersten drei Reihen hier oben. Tatsächlich ist es visuell ansprechender.
Allerdings repräsentieren lange Zeitreihen nicht Ihre übliche Situation. Konsumgüter haben im Durchschnitt eine Lebensdauer von höchstens 3 oder 4 Jahren. Daher sind lange Zeitreihen in Ihrem Datensatz in der Regel eine kleine Minderheit. 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 Daten. In einer solchen Situation ist jedoch viel weniger klar, wie Saisonalität genutzt werden kann. Der Lokad-Trick besteht darin, eine Analyse mit mehreren Zeitreihen durchzuführen.
Erfahren Sie mehr in unserem Artikel zur Definition von Saisonalität.
