Einen Blick in die Zukunft zu werfen und zu wissen, was geschehen wird, war schon immer ein Wunsch von Menschen, die planen und Entscheidungen treffen müssen.

Damit diese Vorhersagen genauer als ein Blick in eine Kristallkugel werden, untersuchen Analysten die Geschehnisse der Vergangenheit und errechnen daraus wiederkehrende Muster.

Bei diesen Zeitreihenanalysen werden historischen Daten und deren Einflussfaktoren betrachtet, um typische Verlaufsmuster, Trends oder beispielsweise saisonale Effekte nachzuweisen und sie auf relevante Einflussfaktoren zurückzuführen.

In diesem Kurs erlernen Sie anhand von praktischen Beispielen und Übungen die Grundlagen in der Bearbeitung und Analyse von Zeitdaten und verschiedene Methoden zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.

Für wen?

Absolventen des Zertifikatslehrgangs „Data Analyst (IHK)“

Wichtige Vorkenntnisse sind:

Datenverarbeitung und Maschinelles Lernen
Sicherer Umgang mit KNIME

Inhalte und Nutzen

Analyse historischer Daten

Grundlagen und Aufgaben der Zeitanalyse
Bearbeiten von Zeitdaten
Zeit in Graphen und Tabellen - Datenpunkte gegen Zeit

Elemente von Zeitreihen und einfache Vorhersagen

Interpretation von Zeitmerkmalen - Saisonalität, Trends, Korrelationen
Einfache Vorhersagemodelle

Forcasting – Modelle für die Vorhersagen zukünftiger Ereignisse/Werte

Autoregression und Moving Average – ARMA/ARIMA Modelle
Maschinelles Lernen in der Zeitreihenanalyse

Forecasting

Einen Blick in die Zukunft zu werfen und zu wissen, was geschehen wird, war schon immer ein Wunsch von Menschen, die planen und Entscheidungen treffen müssen.