Was ist hierarchische Prognose und Abstimmung?

Hierarchische Prognosen sind eine Methode der Zeitreihenprognose, bei der Daten in einer hierarchischen Struktur organisiert sind (z.B. Verkäufe nach Regionen, Ländern und weltweit). Das Ziel ist es, Prognosen auf verschiedenen Ebenen der Hierarchie zu erhalten.

Reconciliation (Abstimmung) ist der Prozess der Anpassung der Prognosen auf verschiedenen Ebenen der Hierarchie, damit sie zueinander konsistent sind. Zum Beispiel sollte die Summe der Prognosen nach Regionen gleich der Prognose für das Land sein.

Hauptansätze für die reconciliation:

• Bottom-up: Prognosen werden auf der untersten Ebene erstellt und nach oben aggregiert.
• Top-down: Prognosen werden auf der obersten Ebene erstellt und nach unten verteilt.
• Middle-out: kombiniert beide Ansätze.
• Statistische Methoden (z.B. MinT), die Fehler bei der Abstimmung minimieren.

Auf diese Weise helfen hierarchische Prognosen und reconciliation, die Genauigkeit und Konsistenz der Prognosen in komplexen hierarchischen Datenstrukturen zu verbessern.