{"id":1250,"date":"2019-06-19T09:00:48","date_gmt":"2019-06-19T07:00:48","guid":{"rendered":"https:\/\/compamind.de\/?p=1250"},"modified":"2021-06-25T13:09:47","modified_gmt":"2021-06-25T11:09:47","slug":"time-series-forecasting-in-sap-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/compamind.de\/sap-analytics-cloud\/time-series-forecasting-in-sap-analytics\/","title":{"rendered":"Time Series Forecasting in SAP Analytics"},"content":{"rendered":"\n

Time Series Forecasting ermöglicht es, sichere Entscheidungen durch Zeitreihen- und Prognoseverfahren zu treffen. Daten aus Zeitreihen enthalten einen Wert über die Zeit, z.B. Umsatz nach Monat oder Anrufvolumen nach Woche. In der SAP Analytics Cloud können Sie auf einfache Weise eine Prognose zu einem Zeitreihendiagramm, Liniendiagramm oder einer Planversion hinzufügen.<\/p>\n

Dieser Blog erläutert die Funktionsweise des Time Series Forecasting in SAP Analytics Cloud<\/a> und beantwortet häufig gestellte Fragen.<\/p>\n

Anwendung in der SAP Analytics Cloud<\/h2>\n

Um eine Prognose zu einer Tabelle hinzuzufügen, müssen Sie lediglich die Prognose-Option auswählen. Die verfügbaren Optionen unterscheiden sich je nach Diagrammtyp, diese Unterschiede werden im Folgenden beschrieben.<\/p>\n

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Abbildung 1: Time Series Forecasting im Zeitreihendiagramm<\/p><\/div>\n

Anhand einer Zeitreihe, einem Liniendiagramm oder einem Planungsraster, kann der Benutzer zwischen verschiedenen Techniken wählen, welche ihm bei der Entscheidungsfindung helfen (Automatic Forecast, Triple Exponential Smoothing und Linear Regression).<\/p>\n

Da die Linear Regression und die Triple Exponential Smoothing Standardtechniken sind, konzentrieren wir uns hier auf das Automatic Forecasting.<\/p>\n

Das automatische Time Series Forecasting der SAP Analytics Cloud<\/a> führt erweiterte statistische Analysen durch, um Prognosen zu erstellen, indem sie Trends, Schwankungen und Saisonalität analysiert. Time Series Forecasting nutzt die von SAP entwickelte Zeitreihentechnologie zur Analyse historischer Zeitreihendaten.<\/p>\n

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