Dieser Kurs befasst sich mit verschiedenen Methoden der Zeitreihenprognose für Unternehmen. Der Kurs behandelt eine Vielzahl von Prognosemethoden für verschiedene Arten von Komponenten in Zeitreihendaten - Niveau, Trend und Saison. Wir lernen die theoretischen Methoden kennen und wenden sie mit Microsoft Excel auf Unternehmensdaten an. Diese Prognosemethoden werden in Microsoft Excel programmiert, grafisch dargestellt und wir werden diese Modelle optimieren, um genaue Prognosen zu erstellen. Wir werden verschiedene Modelle und ihre Prognosen vergleichen, um zu entscheiden, welches Modell am besten für die Bedürfnisse unseres Unternehmens geeignet ist.
Excel-Zeitreihenmodelle für Geschäftsprognosen
Excel-Zeitreihenmodelle für Geschäftsprognosen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Excel-Kenntnisse für Geschäftsprognosen
Dozent: Dr Prashan S. M. Karunaratne
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Microsoft Excel
- Kategorie: Zeitreihenmodelle
- Kategorie: Geschäftsprognose
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19 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Geschäftsprognosen sind Teil jeder Organisation. Unternehmen müssen Prognosen erstellen, damit sie den Bedarf des Unternehmens planen können. Geschäftsprognosen sind der Input für die Planung jeder Organisation - ohne Geschäftsprognosen können wir unsere Ressourcen, unsere Produktion, unsere Lieferketten - und letztendlich unsere Kosten, Einnahmen und Gewinne - nicht planen. Angesichts der aktuellen Lage in der Welt sind Geschäftsprognosen sogar noch wichtiger für den Betrieb von Institutionen. In diesem Kurs konzentrieren wir uns auf Excel-Kenntnisse für Geschäftsprognosen unter Verwendung von Zeitreihenmodellen. Wir werden uns ansehen, wie Ihr Unternehmen Zeitreihendaten nutzen kann, um die verschiedenen Komponenten zu verstehen, die diesen Daten zugrunde liegen, und dann das entsprechende Modell in Abhängigkeit von diesen Komponenten anwenden. Wir werden uns eine Reihe von Prognosemethoden für Unternehmen ansehen, und manchmal kann mehr als eine Methode erforderlich sein! Die Modelle, die wir uns ansehen, sind: Naive Prognosen, gleitende Durchschnitte, Trendanpassung, einfache exponentielle Glättung, exponentielle Glättung nach Holt, exponentielle Glättung nach Winters und Dekomposition. Dieser Kurs wird dann in unserem zweiten Kurs in dieser Spezialisierung fortgesetzt, der sich mit Regressionsmodellen befasst, und in unserem dritten Kurs in dieser Spezialisierung, der sich mit Beurteilungsprognosen befasst. #EveryoneSayWow
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2 Videos3 Lektüren1 Diskussionsthema
In diesem Modul erkunden wir den Kontext und den Zweck von Geschäftsprognosen und die drei Arten von Geschäftsprognosen - Zeitreihen, Regression und Urteilsbildung. Dieser Kurs konzentriert sich auf Zeitreihenmodelle. Wir werden uns mit Zeitreihenmodellen sowie mit der Komponente der Zeitreihendaten beschäftigen. Anschließend werden wir uns eine vorläufige Prognosemethode ansehen - Durchschnittsprognosen. Sobald wir eine Prognose haben, brauchen wir ein Werkzeug, um die Genauigkeit der Prognosen zu beurteilen - das sind die Prognosen und das daraus berechnete Fehlerkriterium.
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4 Videos4 Lektüren3 Aufgaben
In diesem Modul erkunden wir verschiedene Methoden der Zeitreihenprognose, die für nivellierte Daten zur Verfügung stehen.
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5 Videos2 Lektüren5 Aufgaben
In diesem Modul untersuchen wir verschiedene Methoden zur Zeitreihenprognose für Daten, die sich im Trend befinden.
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4 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
In diesem Modul lernen Sie eine Methode zur Zeitreihenprognose (Winters Exponential Smoothing) kennen, die für saisonale Daten verfügbar ist.
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4 Videos2 Lektüren4 Aufgaben
In diesem Modul erkunden wir eine Methode zur Zeitreihenprognose (Dekomposition), die für saisonale Daten verfügbar ist.
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Dozent
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