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Genaue Prognosen bilden die Basis für eine Vielzahl von wirtschaftlichen Entscheidungen und Geschäftsprozessen. In diesem Buch werden die Grundlagen der Erstellung und quantitativen Bewertung von Prognosen erarbeitet. Besonderes Augenmerk wird auf die korrekte statistische Behandlung sowie die Interpretation der Prognose als Wahrscheinlichkeitsverteilung gelegt. Zahlreiche Beispiele aus konkreten Fragestellungen zeigen den Bezug der jeweils erörterten Problemstellungen zur Praxis auf. Darüber hinaus werden viele sich ergänzende Methoden vorgestellt, wie Prognosen in der Praxis bewertet und ihre Vorhersagekraft getestet werden kann.
Das Buch richtet sich vor allem an Praktiker, die im betrieblichen Alltag Prognosen verwenden und datengetrieben automatisierte Entscheidungen treffen.
Der Inhalt
- Prognosen als Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Bewertung von Prognosen mittels Kennzahlen und Qualitätskriterien
- Prognosen im betrieblichen Alltag
Die Autoren
Prof. Dr. Michael Feindt ist Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und Dozent an der Data Science Academy.
Dr. Ulrich Kerzel Leiter der Academy. Senior Data Scientist bei Blue Yonder und renommierter Wissenschaftler mit Forschungserfahrung an der University of Cambridge und am CERN.
Inhaltsverzeichnis
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