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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Zur Lösung von betriebswirtschaftlichen Planungsproblemen werden oft Kenntnisse von zukünftigen Größen wie zum Beispiel Absatzzahlen benötigt. Liegen Daten aus der Vergangenheit in Form von Zeitreihen vor, so können diese auf Gesetzmäßigkeiten hin untersucht werden und unter der Annahme, dass diese auch weiterhin gelten, können Vorhersagen für die Zukunft gemacht werden. Als Prognosemethode werden hierzu Künstliche Neuronale Netze verwendet. Ein Verfahren, das durch die Vielzahl zu setzender Parameter charakterisiert ist. Der Autor Heiko Kausch gibt einen…mehr

Produktbeschreibung
Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Zur Lösung von betriebswirtschaftlichen Planungsproblemen werden oft Kenntnisse von zukünftigen Größen wie zum Beispiel Absatzzahlen benötigt. Liegen Daten aus der Vergangenheit in Form von Zeitreihen vor, so können diese auf Gesetzmäßigkeiten hin untersucht werden und unter der Annahme, dass diese auch weiterhin gelten, können Vorhersagen für die Zukunft gemacht werden. Als Prognosemethode werden hierzu Künstliche Neuronale Netze verwendet. Ein Verfahren, das durch die Vielzahl zu setzender Parameter charakterisiert ist. Der Autor Heiko Kausch gibt einen Einblick in die Problemstellung der Zeitreihenprognose und in die Funktionsweise des Multilayer Perceptrons und beschreibt den Entwurf der Software, bei der vor allem großer Wert auf die Visualisierung der Berechnungen gelegt wurde. Das Buch richtet sich an Prognoseinteressierte und Wirtschaftsinformatiker, die sich einen Einblick in den Entwurf eines pragmatischen Softwaresystems verschaffen wollen.
Autorenporträt
Dipl.-Wirt.Inf.: Studium der Wirtschaftsinformatik an der Universität Hamburg. Softwareentwickler an der Lancaster University - Management Science, UK.