Was bedeutet "Hierarchische Prognose"?
Inhaltsverzeichnis
Hierarchische Prognosen sind eine Methode, um Vorhersagen über Daten zu machen, die in einer Struktur mit verschiedenen Ebenen organisiert sind. Das kann zum Beispiel Verkaufsdaten für ein Unternehmen umfassen, wo Produkte nach Kategorien und Regionen nach Ländern gruppiert sind.
So funktioniert's
Bei der hierarchischen Prognose ist das Ziel, Vorhersagen zu erstellen, die auf allen Ebenen der Hierarchie übereinstimmen. Wenn du zum Beispiel die Verkäufe für ein bestimmtes Produkt in einer bestimmten Region vorhersagst, sollte diese Vorhersage mit den Gesamtprognosen für die Produktkategorie und das gesamte Unternehmen übereinstimmen.
Vorteile
Die Verwendung hierarchischer Prognosen hilft, die Genauigkeit zu verbessern. Indem man die Daten auf verschiedenen Ebenen betrachtet, können bessere Einblicke gewonnen und Fehler reduziert werden. Das ist besonders nützlich, wenn einige Datenebenen leichter vorherzusagen sind als andere. Zum Beispiel sind allgemeine Trends auf einer höheren Ebene möglicherweise klarer als bei einzelnen Artikeln.
Anwendungen
Hierarchische Prognosen sind in vielen Bereichen nützlich, wie z. B. Finanzwesen, Lieferkettenmanagement und sogar Cybersicherheit. Zum Beispiel kann es in der Cybersicherheit helfen, ungewöhnliche Aktivitäten innerhalb eines Netzwerks zu identifizieren, indem Muster in den Daten analysiert werden. Das kann zu einer besseren Erkennung potenzieller Bedrohungen führen, bevor sie ernsthafte Probleme werden.