Demand Forecasting

Präzise Planung und Prognose durch datengetriebene Methoden

Ziel

„Eine gute Planung ist die halbe Miete“. Solche oder ähnliche Zitate werden einige schon häufig gehört haben. In dieser etwas leeren Hülle steckt aber viel Wahrheit: In der heutigen, streng getackteten Zeit sind Supply Chains in jeglichen Wertschöpfungsketten auf eine präzise Planung angewiesen. Mithilfe moderner, datengetriebener Methoden können diese Planung von einem „Bauchgefühl“ in eine systematische Prognose überführen.

Durchführung

In diesem Training zeigen wir Ihnen die Grundzüge dieser Technologie und mit welchen Methoden diese realisiert werden können. Nach einer einfachen Planung in Microsoft Excel verlassen wir diese Welt und widmen uns der Implementierung in Python. Dort werden zunächst die Daten gesichtet und in einen ersten Planungsalgorithmus überführt (ARIMA). Um das volle Potenzial der Daten auszuschöpfen und ggf. dem Modell weitere Informationen zur Verfügung zu stellen (z.B. liegt in der nächsten Woche ein Feiertag?), begeben wir uns in die Welt des Feature Engineerings, in der wir diese Intuitionen in programmatische Abläufe einbetten. Im nächsten Block werden diese Features in einer Regressionsanalyse verwendet, um eine Prognose zu erstellen. Das Training schließen wir mit einem Block über die Evaluierung dieser Systeme ab. Zudem zeigen wir Ihnen, wie Sie diese Implementierung auf Ihren Anwendungsfall adaptieren können.

Nächste Termine

2 Halbtage

11.11.202109:00 - 12:3012.11.202109:00 - 12:30

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1 Tag

19.05.202209:00 - 12:3020.05.202209:00 - 12:30

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1 Tag

17.11.202209:00 - 12:3018.11.202209:00 - 12:30

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Aufbau und Inhalte

  • Einführung Demand Forecasting
  • Praxisübung: Demand Forecasting in Excel
  • Einführung in Python
  • Praxisübung: Data Screening & ARIMA Forecasting in Python
  • Theorieteil Feature Engineering
  • Praxisübung: Feature Engineering in Python
  • Einführung Demand Forecasting als Regression
  • Praxisübung: Praxisbeispiel Demand Forecasting Python
  • Evaluation & nächste Schritte im Demand Forecasting


Hinweis:

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Demand Forecasting

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11.11.2021
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790
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19.05.2022
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