Kurzanwendungsfall: Trendanalyse
Aufgabe:
Ein Einzelhandelsgeschäft möchte die monatlichen Verkaufszahlen eines bestimmten Produkts über die letzten zwei Jahre analysieren, um zukünftige Verkaufsstrategien zu optimieren.
Daten:
Monat | Verkaufszahlen |
---|---|
Januar | 120 |
Februar | 150 |
März | 130 |
April | 160 |
Mai | 170 |
Juni | 180 |
Juli | 200 |
August | 190 |
September | 210 |
Oktober | 220 |
November | 230 |
Dezember | 250 |
Januar | 260 |
Februar | 270 |
März | 280 |
April | 290 |
Mai | 300 |
Juni | 310 |
Juli | 320 |
August | 330 |
September | 340 |
Oktober | 350 |
November | 360 |
Dezember | 370 |
Schritte zur Lösung:
Datenvisualisierung: Erstelle ein Liniendiagramm, das die Verkaufszahlen über die 24 Monate darstellt.
Trend identifizieren: Analysiere das Diagramm, um den allgemeinen Trend der Verkaufszahlen zu erkennen.
Statistische Methoden anwenden: Berechne den gleitenden Durchschnitt über 3 Monate, um kurzfristige Schwankungen zu glätten und den Trend besser zu erkennen.
Vorhersage: Nutze den identifizierten Trend, um die Verkaufszahlen für die nächsten drei Monate vorherzusagen.
Fragen:
Was ist der allgemeine Trend der Verkaufszahlen über die letzten zwei Jahre?
Gibt es saisonale Schwankungen oder Muster, die du erkennen kannst?
Wie sehen die vorhergesagten Verkaufszahlen für die nächsten drei Monate aus?
Viel Erfolg bei der Bearbeitung der Aufgabe! Wenn du Hilfe bei einem der Schritte benötigst, lass es mich wissen.