Die Zeitreihenprognose ist die Vorhersage künftiger Werte aus einer Messreihe über die Zeit. Sie gehört zu den ältesten Aufgaben der Statistik und wird heute auch mit Verfahren des Machine Learning gelöst, also mit trainierten Modellen statt mit einer Formel, wo der Verlauf dafür zu verwickelt ist.
- Zeitreihenprognose (Time Series Forecasting)
Die Vorhersage künftiger Werte aus einer Messreihe über die Zeit.
Beispiel: „Die Zeitreihenprognose traf den Bestellverlauf im Dezember bis auf sieben Prozent.“Woraus sie sich zusammensetzt: ein Trend, wiederkehrende Muster über Woche und Jahr, Sondereffekte wie Feiertage und ein Rest, der nicht erklärbar ist.
Das Fach ist älter als die KI. Klassische statistische Verfahren aus den 1970er Jahren liefern bei kurzen, ruhigen Reihen bis heute die besseren Ergebnisse als ein neuronales Netz.
Wofür sie im Webgeschäft taugt
Für Planung mit Vorlauf. Ein Shop, der den Bestellverlauf der nächsten vier Wochen kennt, bestellt Ware und Personal anders; ein Betreiber, der den Zugriffsverlauf kennt, plant die Serverleistung vor dem Weihnachtsgeschäft statt mitten darin. Beides braucht keine große KI, sondern eine saubere Datenreihe über mindestens zwei Jahre.
Wo ihre Grenze liegt
Bei allem, was es vorher nicht gab. Eine Prognose kann nur fortsetzen, was in der Reihe steckt; ein Gesetzeswechsel, ein neuer Wettbewerber oder eine Pandemie stehen dort nicht. Nach einem solchen Bruch ist die Reihe für Monate unbrauchbar, und wer weiter prognostiziert, rechnet die alte Welt fort.
Was eine brauchbare Prognose ausweist
Ein Band und nicht eine Zahl. Eine Vorhersage von 4.200 Bestellungen ist wertlos ohne die Angabe, wie breit der wahrscheinliche Bereich darum liegt. Angebote, die eine einzelne Zahl nennen, verkaufen Sicherheit, die es nicht gibt, und in der Abnahme gehört deshalb der Vergleich gegen die einfachste denkbare Vorhersage dazu: den Wert der Vorwoche.
Welche Daten sie braucht
Eine lückenlose Reihe in festem Takt, möglichst über zwei Jahre, und einen Kalender daneben. Fehlende Tage müssen ergänzt und nicht übersprungen werden, sonst verschieben sich die Wochenmuster. Der Kalender liefert Feiertage, Ferien und eigene Aktionen; ohne ihn erklärt das Modell jeden Ausschlag als Zufall und lernt die falsche Regel.