Über etliche Versionen war die Prognosefunktion (Forecast) in Cognos Analytics eine “Blackbox”.
Statistik und künstliche Intelligenz erstellen wie von Zauberhand einen Blick in die Zukunft.
In den neuen Versionen (wir zeigen hier Cognos Analytics 12.0) hat IBM die Möglichkeiten stark verbessert und gewährt dem Anwender einen Einblick in die statistischen Details.
Was ist Zeitreihenprognose?
Die Zeitreihenprognose ist eine Methode, bei der historische Daten analysiert werden, um zukünftige Werte oder Trends vorherzusagen. Sie basiert auf der Annahme, dass historische Muster sich in der Zukunft wiederholen werden. Durch die Untersuchung von Datenpunkten, die über einen bestimmten Zeitraum erfasst wurden, können Muster, Saisonalitäten und andere relevante Trends identifiziert werden. Diese erkannten Muster können dann verwendet werden, um Prognosen für zukünftige Zeiträume zu erstellen.
Univariate vs. Multivariate Prognose
Bis Version 11.2.2 konnte Cognos Analytics univariate Prognosen. Das Prognose-Feature berücksichtigte nur einen Faktor (zusätzlich zur Zeit) als Eingabeparameter.
In der Version 11.2.3 von Cognos Analytics mit Watson wurde die Multivariate Zeitreihenprognose eingeführt. Für die Prognosen können nun mehrere Parameter (Kennzahlen) genutzt werden.
Mit der Multivariaten Prognose ist es jetzt also nicht nur möglich z.B. die Gewinne der Zukunft auf Basis der vergangenen Gewinne zu berechnen, es können nun auch noch weitere Kennzahlen wie Energiekosten, Wetter, Inflation usw. zusätzlich berücksichtigt werden.
Wie erstellt Cognos Analytics die Progosen?
Trotz der technischen Komplexität, die hinter den Zeitreihenprognosemodellen steckt, ermöglicht IBM jedem Cognos Analytics-Benutzer, auch ohne jegliches technisches oder statistisches Wissen, zum Prognosen zu erstellen.
Hierbei wählt Cognos automatisch ein passendes Prognosemodell aus (aus einem Satz von neun verschiedenen Modelltypen).
Prognosen können in Linien-, Balken- oder Säulenvisualisierung innerhalb der Dashboards erstellt werden.
Beispiel: Prognose der Gewinner auf Quartalsebene für das Produkt “Bella” unter Berücksichtigung der Stückkosten und Verkaufspreise.
Mit einem Klick auf “Siehe statistische Details” werden die Grundlagen der Prognose angezeigt. Z.B welches Modell ausgewählt wurde:
Wer noch tiefer in die Berechnungsmethoden einsteigen möchte, findet in den Handbüchern weitere Dokumentationen zu den Prognosemethoden:
//www.ibm.com/docs/de/cognos-analytics/12.0.0?topic=dashboards-forecasting
