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Data Analytics #7
| Question | Answer |
|---|---|
| Was sind KPI in Zeitreihenanalyse | die gemessene Kennzahl als metrische Variable wie Umsatz, Gewinn usw |
| Wie wird Zeitreihe ausgedruckt in Zeitreihenanalyse (2) | 1, regelmäßig je nach Granularität >> metrisch formell 2, unregelmäßig mit Zeitabstände zwischen Erreignisse >> ordinal / nominal informell |
| Was ist die Granularität | wie fein wird die Zeit gemessen Jahren = grobe Granularität Minuten = fein Granularität |
| Welche Formel hat unregelmäßige Reihenfolge | Durchlaufzeit = Prozesszeit + Wartezeit |
| Worauf müssen wir bei Liniendiagramm mit Punkten aufpassen bei Zeitreihenanalyse | nur Punkte sind interpretierbar Linien die es verbinden NICHT |
| Worauf kann man Zeitreihenanalyse zerlegen | Yt = Tt + St + Et Tt ... Trendkomponentete St .. Saisonkomponente Et ..Residuenkomponente |
| Wie zerlegt man eine Zeitreihe bei nicht-parametrische Ansatz(5) | 1, Periode p bestimmen= Wiederholung von saisonallen Muster (Quartal oder Semester?) 2, Gleitende Mittelwert mit Länge p berechnen 3, geschätzte Trend abziehen 4, Saison bestimmen = Zusammenfassung von alle gleiche Saisons 5,Saison normieren |
| Wie normiert man eine Saison bei nicht-parametrische Ansatz | normierte Saison = Saison - Mittelwert(saison) danach liegt Saison im Durchschnitt bei 0 |
| Welche Formel hat Abzug von geschätzten Trend bei Zeitreihenanalyse bei nicht-parametrische Ansatz | Yt - GM(Yt) = St + Et |
| Wie berechnet man gleitenden Durchschnitt bei ungeraden Perioden | man nimmt einfach den exakten Mittelpunkt |
| Wie berechnet man gleichten Durchschnitt bei geraden Perioden | GM(Yt) = GM(unteren Mittelpunkt) + GM(oberen MP) ________________________________________________ 2 |
| Was macht man bei Saisonnormierung bei nicht-parametrischen Ansatz | wir addieren/ziehen ab von Saisoneffekt Abweichung von 0, sodass Summe alle Saison Null ist |
| Wie führt man parametrische Zeitreihenanalyse als Regressionmodell Beispiel (3) | 1, Quartale 1-4 oder als kategorielle Variablen (dann gehts um ANOVA) 2,Jahresquartale ab 0 oder 1 durchnummeriert 3, wichtig ist dass die Abstände gleich groß sind |
| Was ist Unterschied zwischen Streudiagramm und Polygone | Streudiagramm >> nur Punkte Polygon >> Punkte mit Linien verbunden |
| Was ist Lag Funktion bei Zeitreihenanalyse | Zeitverschub nach hinten zB Lag1 bei Quartale = Vorquartal Lag4 bei Quartale = Vorjahr Lag0=Zeitreihe selbst |
| Wie kann man Autokorrelation bei Zeitreihenanalyse messen (3) | 1, mit ACF = Autocorrelation Function 2, kleiner r als -0,5 und höher als 0,5 ist eine starke Korrelation 3, kann gut für Perioden bestimmen sein |
| Was bedeutet bei Autocorrelation Function negative Korrelation | es kann Korrelation zwischen 2 unterschiedlich Starken Saison sein (schwache Saison mit stark und umgekehrt) |
| Was ist Autoregressionmodell (2) | 1, linearen Modell mit Lag als erklärende Variable 2, Lag 1 = 0,40 bedeutet zur Intercept addierent wir 40% von Vorperiode |
| Was ist positive und negative Autokorrelation in RESIDUEN | positive Autokorrelation in Residuen = Residuen mit gleichen Vorzeichen treten eher nacheinander auf +>>+ & ->>- negative Autokorrelation in Resiuden = Residuenwechseln das Vorzeichen + >> - & - >> + |
| Was sind systematische und unsystematische Ausreißer | systematische Ausreißer = zB Feiertage unsystematische Ausreißer = unvorhergesehene Ereignise zB außergewönhliche Geschäftsschließung |
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semester1.IBWL