Datenvorhersage-Analyse mit Data-Mining-Techniken
Verhalten der verschiedenen Techniken
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Heutzutage ist es für Unternehmen von großer Bedeutung, Vorhersagen zu treffen und zu messen, wie sie sich im Laufe der Zeit verhalten haben, um den Geschäftsverlauf planen, Verluste reduzieren und Gewinne steigern zu können. Um eine Schätzung der Verkäufe zu generieren, wurden verschiedene Data-Mining-Techniken analysiert. Zu den ausgewählten Techniken gehörten Zeitreihen und innerhalb dieser Zeitreihen gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung und trendangepasste exponentielle Glättung; außerdem wurden lineare Regression und Zufallsbäume ausgewählt. Mit jeder der Techniken...
Heutzutage ist es für Unternehmen von großer Bedeutung, Vorhersagen zu treffen und zu messen, wie sie sich im Laufe der Zeit verhalten haben, um den Geschäftsverlauf planen, Verluste reduzieren und Gewinne steigern zu können. Um eine Schätzung der Verkäufe zu generieren, wurden verschiedene Data-Mining-Techniken analysiert. Zu den ausgewählten Techniken gehörten Zeitreihen und innerhalb dieser Zeitreihen gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung und trendangepasste exponentielle Glättung; außerdem wurden lineare Regression und Zufallsbäume ausgewählt. Mit jeder der Techniken wurden unter Anwendung der entsprechenden Gleichungen und der aus der Datenbank extrahierten Informationen Prognosemodelle erstellt, um Verkaufsprognosen mit größerer Genauigkeit zu erstellen, um später die verschiedenen Ergebnisse zu vergleichen und den Fehleranteil zu messen.
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