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Demand Forecasting: Herausforderungen und Lösungsansätze

Ein guter Demand Forecast bietet großen Mehrwert für die Unternehmenssteuerung. Methodisch ist das Demand Forecasting jedoch in vielen Aspekten herausfordernd: Hierarchische Strukturen, eine geringe Anzahl von Datenpunkten, kurze Zeitreihen durch neue Produkte oder Data Leakage, um nur einige zu nennen.

In diesem Vortrag greifen Sven und Robin die größten methodischen Herausforderungen im Demand Forecasting auf, die ihnen mit ihren Kunden zusammen begegnet sind, und zeigen auf, welche Modelle und Herangehensweisen am besten geeignet sind, um ein sauberes Modell zu erstellen und die beste mögliche Modellperformance zu erhalten.

Vorkenntnisse

Gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning
Grundlegende Kenntnisse im Bereich Statistik
Grundlegende Kenntnisse im Bereich Zeitreihenanalyse

Lernziele

Tieferes Verständnis von Demand-Forecasting-Problemen
Erweitertes Methodenwissen für das Demand Forecasting

Speaker

Dr. Sven Thies ist seit 2020 Senior Consultant bei der INFOMOTION, wo er im Bereich Advanced Analytics Proof-of-Concepts mit dem Fokus auf Demand Forecastings sowie Industrialisierungslösungen mit Kunden zusammen umsetzt. Außerdem lehrt er seit 2016 die Fächer Statistik und Data Science & Big Data in verschiedenen Studiengängen.

Robin Brecht hat angewandte Mathematik und Informatik studiert und arbeitet seit dem Studium als BI und Advanced Analytics-Berater in verschiedenen Branchen und Projekten. Durch seinen Hintergrund als Softwareentwickler hat er einen starken Bezug zum klassischen Software-Engineering, dem sinnvollen Einsatz von Data-Science-Lösungen sowie eine weitreichende Historie von Data-Engineering-Projekten.

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