Umsatzprognosen mit künstlicher Intelligenz

Ein gutes Prognosesoftware-Tool sollte Ihnen bei der Planung und Unternehmensstrategie helfen und dafür mit möglichst genauen Prognosen für Ihre Kennzahlen, die des Marktes und Ihres Unternehmens dienen. Wenn Sie ein Unternehmen haben und über den Einsatz von Umsatzprognosesoftware, bzw. Verkaufsprognosesoftware nachgedacht haben, dann fragen Sie sich wahrscheinlich nach den Unterschieden zwischen der zur Verfügung stehenden "klassischen" Software und den Prognose-Tools mit künstlicher Intelligenz. Klassische Tools arbeiten häufig mit statistischen Methoden, wie z.B. Regressionsanalysen. Machine Learning / KI baut auf Statistik auf, verwendet aber komplett andere Methoden und Prozesse. Der Zweck von KI, bzw. des (überwachten) maschinellen Lernens ist es, ein Modell zu erhalten, das wiederholbare Vorhersagen machen kann. Es ist immer wichtig zu testen, um sicherzustellen, dass die Modellvorhersagen sinnvoll sind. Beim maschinellen Lernen im Einsatz im Unternehmen dreht sich alles um die Genauigkeit der Ergebnisse. Bei der statistischen Modellierung hingegen geht es eher darum, Beziehungen zwischen Variablen und die Signifikanz dieser Beziehungen zu finden, während es quasi "nebenbei" auch um Vorhersagen geht. Interessant ist hier die Studie "Machine Learning vs Statistical Methods for Time Series Forecasting: Size Matters" von Vitor Cerqueira, Luis Torgo und Carlos Soares, die in ihrer Metanalyse die Machine Learning Methode timeseries forecasting gegen klassische statistische Methoden haben antreten lassen. Sie zeigten, dass Machine Learning Methoden den klassischen statistischen Methoden nur bei einem extrem geringen Stichprobenumfang unterlegen sind. Unter Verwendung einer Lernkurvenmethode deuten ihre Ergebnisse darauf hin, dass die Methoden des maschinellen Lernens ihre relative Vorhersageleistung mit wachsendem Stichprobenumfang verbessern und statistischen Methoden überlegen sind. Der Code zur Reproduktion der Experimente ist unter https://github.com/vcerqueira/MLforForecasting verfügbar. Daher ist es ratsam genau auszuwählen für welche Daten man welche Methode einsetzt. Kontaktieren Sie uns gerne für weitere Informationen.