Hoch entwickelte Zeitreihenprognosen unabhängig von Ihren Kenntnissen

Mit IBM SPSS Forecasting können Analysten schnell und einfach Trends vorhersagen und Prognosen entwickeln, ohne Statistikexperten sein zu müssen. Auch Prognosenovizen sind damit in der Lage, ausgereifte Prognosen zu erstellen, die verschiedene Variablen berücksichtigen. Erfahrene Prognostiker können SPSS Forecasting zur Validierung ihrer Modell verwenden. Beispiele für die Zeitreihenprognosen: Vorhersage der jeden Tag nötigen Call-Center-Mitarbeiter oder der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt oder Service. SPSS Forecasting unterstützt Sie in jeder Phase, damit Sie die benötigten Informationen schneller erhalten.

SPSS Forecasting bietet folgende Funktionen:

Prognosediagramm

Ein Diagramm mit Prognoseergebnissen unterstützt Sie dabei, automatisch zu bestimmen, welches Modell sich am besten für Ihre Zeitreihe und unabhängigen Variablen eignet.

Prognosediagramm

Mittlerer absoluter Fehler in Prozent

Dieses Histogramm enthält den mittleren absoluten Fehler in Prozent für alle Modelle. Es zeigt, dass alle Modelle über eine durchschnittliche Unsicherheit von etwa 1 Prozent verfügen.

Mittlerer absoluter Fehler in Prozent

Übereinstimmung mit beobachteten Werten

Die prognostizierten Werte zeigen eine gute Übereinstimmung mit den beobachteten Werten, was darauf hinweist, dass das Modell über eine zufriedenstellende Prognosefähigkeit verfügt.

Übereinstimmung mit beobachteten Werten

Prognosetabelle

Die prognostizierten Werte und Konfidenzintervalle für jeden Vorhersagezeitraum werden in einer leicht verständlichen Tabelle angezeigt.

Prognosetabelle

Temporales kausales Modell

Diese Abbildung zeigt die kausalen Verbindungen der zehn besten (am besten geeigneten) Modelle in einem temporalen kausalen Modellsystem. Ein Unternehmen, das die wesentlichen Leistungsindikatoren (KPIs) überwacht und darüber hinaus Daten in kontrollierbaren Metriken (Hebel) verfolgt, möchte die kausalen Verbindungen zwischen den Hebeln und den KPIs bestimmen, um zu verstehen, welche Hebel sich auf welche KPIs auswirken. Das Unternehmen möchte zudem wissen, ob es kausale Verbindungen zwischen den KPIs selbst gibt.

Prognosetabelle

Geführte Analyse für unerfahrene Prognostiker

Mehr Auswahl und Anpassungsoptionen für erfahrene Analysten

Zeitsparende Funktionen

Leistungsfähige Verfahren für die Zeitreihenmodellierung

Flexible Ausgabeoptionen

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