{"id":17597,"date":"2021-01-13T08:00:55","date_gmt":"2021-01-13T07:00:55","guid":{"rendered":"https:\/\/ak-online.de\/de\/?p=17597"},"modified":"2023-11-23T13:20:23","modified_gmt":"2023-11-23T12:20:23","slug":"kurz-und-buendig-ausreisserbereinigung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/kurz-und-buendig-ausreisserbereinigung\/","title":{"rendered":"Kurz und b\u00fcndig: Ausrei\u00dferbereinigung"},"content":{"rendered":"

Unter Ausrei\u00dferbereinigung <\/strong>versteht man die Beseitigung ungew\u00f6hnlicher Bedarfsspitzen oder Bedarfsflauten in einer historischen Zeitreihe, aus der eine statistische Bedarfsprognose errechnet werden soll.<\/p>\n

Eine Ausrei\u00dferbereinigung<\/strong> kann an drei Stellen im Rahmen des Prognoseprozesses erfolgen. Direkt bei der \u00dcbernahme der Daten in den Prognoseprozess (Preprocessing), durch statistische Bereinigung von Ausrei\u00dfern oder durch manuelle Korrekturen. Im Preprocessing k\u00f6nnen unterschiedliche Datenquellen gemeinsam ausgewertet werden, um evtl. Verunreinigungen der Zeitreihen differenziert zu beseitigen.<\/p>\n

Die statistische Ausrei\u00dferbereinigung<\/strong> verwendet verschiedene Algorithmen, um Werte einer Zeitreihe ab einem bestimmten Spitzenwert zu kappen oder Werte unterhalb eines Minimalwerts auf diesen anzuheben.<\/p>\n

Die manuelle Ausrei\u00dferbereinigung<\/strong> ist sehr aufw\u00e4ndig und deshalb oftmals unrealistisch.<\/p>\n

Unser Tipp:<\/strong><\/h4>\n

Die differenziertesten automatischen Mechanismen zur Ausrei\u00dferbereinigung<\/strong> bietet das Preprocessing. Es setzt allerdings voraus, dass Sie konkrete Informationen haben, wie die Daten zu korrigieren sind. Wenn dies gegeben ist, sollten Sie die M\u00f6glichkeit des Preprocessings zuerst pr\u00fcfen, allerdings kann dieser Prozess im Normalfall nicht durch den Anwender selbst durchgef\u00fchrt werden, da \u00fcblicherweise Zusatzprogrammierung erforderlich ist. Wenn konkrete Informationen zur Bereinigung der Ausrei\u00dfer fehlen, k\u00f6nnen mittel statistischer Ausrei\u00dferbereinigung<\/strong> Auff\u00e4lligkeiten vom Bereinigungsalgorithmus erkannt und beseitigt werden. Testen Sie in diesem Falle unterschiedliche Einstellungen f\u00fcr die Bereinigungsparameter, um die besten zu finden. Besonders effizient und automatisch l\u00e4sst sich dies mittels Simulation bewerkstelligen.<\/p>\n

Bild: \u00a9Manuel Pfeiffer\/aboutpixel<\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Unter Ausrei\u00dferbereinigung versteht man die Beseitigung ungew\u00f6hnlicher Bedarfsspitzen oder Bedarfsflauten in einer historischen Zeitreihe, aus der eine statistische Bedarfsprognose errechnet werden soll. Eine Ausrei\u00dferbereinigung kann an drei Stellen im Rahmen des Prognoseprozesses erfolgen. Direkt bei der \u00dcbernahme der Daten in den Prognoseprozess (Preprocessing), durch statistische Bereinigung von Ausrei\u00dfern oder durch manuelle Korrekturen. Im Preprocessing k\u00f6nnen<\/p>\n","protected":false},"author":25,"featured_media":30231,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1587,1581],"tags":[],"class_list":["post-17597","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-absatz-bedarfsprognose","category-scm-glossar"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t