Business Forecasting unter Einsatz von Machine Learning und Business Intelligence
Chérif Malam-Bouraima
Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft / Sonstiges
Beschreibung
Masterarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Fachhochschule Münster (Institut für Technische Betriebswirtschaft), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit untersucht die Prognose von Verkaufsumsätzen auf Basis eines öffentlich zugänglichen Datensatzes von Kaggle. Als Referenz dient ein wissenschaftliches Paper, das ARIMAX und SARIMAX Modelle für die Zeitreihenanalyse verwendet. Die folgenden drei Prognosetechniken werden angewandt und evaluiert: 1. PowerBI Forecasting; 2. ARIMAX und SARIMAX; 3. Deep Learning (Long-Short-Term-Memory). Zusätzlich wird die Integration von Business Intelligence Software im Rahmen der explorativen Datenanalyse betrachtet. Die Ergebnisse dieser Masterarbeit liefern eine vergleichende Bewertung der Modellgenauigkeit und zeigen das Potenzial von KI-basierten Vorhersagemethoden für datengetriebene Geschäftsentscheidungen.
Kundenbewertungen
Forecasting, Long-Short-Term-Memory, ARIMAX, Machine Learning, SARIMAX, Zeitreihenanalyse, Business Intelligence, ARIMA, SARIMA, Maschinelles Lernen, PowerBI, LSTM, Deep Learning