Business Forecasting

Worum geht's

Du lernst Methoden und Werkzeuge zur Erstellung von Geschäftsprognosen kennen und anzuwenden. Themen sind Grundlagen der Zeitreihenanalyse, klassische und moderne Modellansätze (z. B. ARIMA, hierarchisches Forecasting, globale Modelle), Machine-Learning-Modelle (Random Forest, LGBM, XGBoost) sowie neuronale Netze. Am Ende kannst du geeignete Methoden auswählen, Forecasts mit Python und den nixtla-Bibliotheken berechnen und die Ergebnisse präsentieren und begründen.

Was du danach kannst

• Verstehen der Bedeutung von Datenanalyse für Business Forecasting
• Kenntnis verschiedener Forecasting-Techniken
• Auswahl und Anwendung geeigneter Prognoseverfahren
• Anwendung von Python und nixtla-Bibliotheken zur Erstellung von Forecasts
• Präsentation und Erläuterung von Forecast-Ergebnissen

Aus was das Modul besteht

• Programmieraufgaben / Übungenpraktische Anwendung der Methoden mit Python; Überprüfung der Forecast-Berechnungen
• ProjektpräsentationVorstellung und Diskussion eines kleinen Forecasting-Projekts (Ergebnisse und Methodik)

Lehrmethode

• Group workFördert Zusammenarbeit bei Projekt- und Übungsaufgaben
• Programming with PythonUmsetzung der Forecast-Methoden und praktische Übung
• PresentationsKommunikation der Ergebnisse und Begründung der Vorgehensweise
• ExercisesVertiefung und Anwendung des Stoffes