Absatzplanung

Question 1

Nachfrageverläufe

Answer 1

konstantes Niveau
linearer Trend
Saisonalität
Irregularität
Superposition (alles auf einmal)

Question 2

Prognosewert

Answer 2

Systematische Komponenten (Niveau,Trend, Saisonalität)+irreguläre Komponenten

Question 3

Verfahren konstantes Niveau

Answer 3

arithm. Mittel
gleit. Durchschnitt
exp. Glättung 1. Ordnung

Question 4

Verfahren trendförmige Nachfrage

Answer 4

exp. Glättung 2. Ordnung

Verfahren von Holt

Question 5

Verfahren Saisonalitäten

Answer 5

exp. Glättung 3. Ordnung

Question 6

exp. Glättung Verhalten von alpha

Answer 6

Alpha=0 : Schwerpunkt auf Prognose

Alpha=1: Schwerpunkt auf Nachfrage

Question 7

Prognosefehler

Answer 7

Abweichung=n-p

MF MAF MPF MAPF

Question 8

Big Data

Answer 8

Datenmengen, die die Kapazität herkömmlicher Verarbeitungssysteme überschreiten

Question 9

Kritik Big Data

Answer 9

Mehr Daten nicht gleich bessere Daten
Daten oft aus Kontext gelöst (Black Box Verarbeitung)
Vorübergehender Hype
Speichermöglichkeiten wachsen schneller als Daten (existiert nicht)

Question 10

Neuronale Netze

Answer 10

> es werden künstlich Systemzusammenhänge trainiert, um Prognosen abzuleiten
Aufbau orientiert am menschlichen Gehirn

Question 11

Pro/Con Neuronale Netze

Answer 11

+Lernfähigkeit
+Toleranz gegenüber fehlenden/fehlerhaften Daten
-Blackbox->keine Erklärfunktion
-Netzkonfiguration aufwendig & intransparent