Prognosen gehören zu den spannendsten Bereichen der Datenanalyse. Egal ob Absatzplanung, Besucherzahlen, Lagerbestände oder Finanzprognosen – überall müssen Unternehmen Vorhersagen treffen, um Risiken zu senken und bessere Entscheidungen zu treffen.
Doch wie funktionieren Prognosealgorithmen eigentlich? Warum gibt es so viele verschiedene Verfahren? Und welches Modell passt zu welchem Problem?
Dieser Artikel bietet dir einen klaren Einstieg in die Welt des Forecastings – praxisnah, anschaulich und ohne mathematische Überforderung.
(Verwandte Artikel: ETL-/ELT-Prozesse, SQL Qualitätsprüfungen, Power BI Datumstabelle erstellen.)
Was ist ein Prognosealgorithmus?
Ein Prognosealgorithmus ist ein mathematisches oder statistisches Modell, das Muster in historischen Daten erkennt, um zukünftige Werte vorherzusagen.
Typische Anwendungsbereiche:
- Verkaufs- und Nachfrageschätzungen
- Finanz- und Budgetprognosen
- Produktions- und Personalplanung
- Sensor- und IoT-Vorhersagen
- KPI-Entwicklungen
Alle Algorithmen verfolgen das gleiche Ziel: aus der Vergangenheit die Zukunft abzuleiten – nur die Methoden unterscheiden sich.
Warum braucht man so viele verschiedene Modelle?
Weil nicht jede Zeitreihe gleich ist.
- Manche Daten steigen kontinuierlich.
- Manche schwanken stark.
- Manche haben saisonale Muster.
- Manche enthalten Ausreißer oder Trendsprünge.
- Und andere sind einfach chaotisch.
Ein gutes Forecasting bedeutet daher:
👉 Das passende Modell für die passende Datenstruktur finden.
1. Einfache Prognosen – der perfekte Einstieg
Für viele Einsteiger stehen folgende Methoden am Anfang:
a) Naive Prognose
„Morgen ist wie heute.“
Forecast[t+1] = Wert[t]
Überraschend nützlich, z. B. bei stabilen Daten ohne klare Trends.
b) Gleitender Durchschnitt
Der Mittelwert der letzten n Werte.
Nützlich bei leicht schwankenden Daten ohne Trend.
c) Exponentielle Glättung (Simple Exponential Smoothing)
Neuere Werte werden stärker gewichtet als alte.
Optimal bei Daten ohne Trend – schnell, robust und in Excel + Power BI integriert.
2. Modelle für Trends und Saisonalität
Wenn Daten wachsen, fallen oder sich saisonal verhalten, braucht es komplexere Modelle.
a) Holt-Winters-Verfahren
Berücksichtigt:
- Trend
- Saisonalität
- Grundniveau
Super geeignet für:
- Monats-/Quartalszahlen
- E-Commerce-Nachfrage
- Budgetprognosen
b) ARIMA / SARIMA
Eines der beliebtesten Statistikmodelle weltweit.
ARIMA eignet sich perfekt für:
- Daten mit Trend
- Autokorrelationsmustern
- stabilen saisonalen Effekten
SARIMA erweitert ARIMA um saisonale Komponenten.
3. Machine-Learning-Modelle – wenn Daten richtig komplex werden
Wenn klassische Zeitreihenmodelle an ihre Grenzen stoßen, kommen ML-Modelle ins Spiel:
Random Forest Regression
Gut bei nicht-linearen Mustern.
Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
Extrem leistungsfähig und oft Gewinner in Forecasting-Wettbewerben.
Neuronale Netze (LSTM, GRU)
Speziell für sequentielle Daten entwickelt.
Sehr stark bei:
- langen Mustern
- unregelmäßigen Abständen
- komplexen Abhängigkeiten
Aber: anspruchsvoll in Training & Datenerfassung.
Welche Methode sollst du verwenden?
Wähle anhand dieser Faustregeln:
| Datenstruktur | Empfehlung |
|---|---|
| Sehr stabile Daten | Naiv, gleitender Durchschnitt |
| Leichter Trend | Exponentielle Glättung, Holt |
| Trend + Saisonalität | Holt-Winters, SARIMA |
| Viele Einflussfaktoren | Random Forest, XGBoost |
| Hochkomplexe Muster | LSTM / Deep Learning |
Für BI-Anwendungen (z. B. Power BI) eignen sich besonders:
👉 Exponentielle Glättung und Holt-Winters
Power BI bietet bereits eingebaute Forecasting-Funktionen – mehr dazu im Beitrag „Power BI Style Guides“ und „Nützliche Power BI Beispiele von Microsoft“.
Typische Fehler beim Arbeiten mit Prognosen
- Zu kurze Datenhistorie
Je länger die Vergangenheit, desto stabiler die Vorhersage. - Ausreißer ignorieren
Ausreißer können Modelle dramatisch verzerren. - Daten nicht bereinigt
Fehlende Werte müssen vor dem Modelltraining behandelt werden. - Falsches Modell für die Serie benutzt
Oft ist nicht das Modell schlecht – sondern das Modell passt nicht zur Datenrealität. - Overfitting bei ML-Algorithmen
Das Modell ist perfekt in der Vergangenheit – aber schlecht in der Zukunft.
Fazit: Prognosen verstehen ist ein Gamechanger
Prognosealgorithmen gehören zu den wichtigsten Werkzeugen eines Data Analysts.
Mit ihnen kannst du Trends erkennen, Risiken minimieren und bessere Entscheidungen treffen – bevor überhaupt etwas passiert.
Und das Beste:
Schon mit einfachen Methoden kannst du beeindruckende Ergebnisse erzielen.
Wenn du weitere Grundlagen suchst, schau dir auch an:
Und vergiss nicht:
👉 YouTube: https://www.youtube.com/@datenanalyst