SAS Forecast Server. Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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- Alfred Berger
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1 SAS Forecast Server Eine neue Lösung für automatisierte Prognosen bei großen Datenmengen Stefan Ahrens Competence Center Analytic Intelligence SAS Deutschland Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved.
2 Agenda Arbeitsschritte bei der Prognose Prognose mit SAS bisher Prognose mit dem neuen SAS Forecast Server Zusammenfassung Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 2
3 Prognose als iterativer Prozess Modellevaluierung Quelldaten Zeitreihentransformation Zeitreihendiagnose Datenmanagement Prognoseergebnisse Prognosewert -berechnung Modellidentifikation Parameterschätzung Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 3
4 Einzelne Arbeitsschritte (1) Datenmanagement Datenimport und Konvertierung in Zeitreihen Ersetzen fehlender Werte, und Ausreißerbehandlung Zeitreihendiagnostik Visualisierung durch Zeitreihendiagramme Autokorrelations-/Kreuzkorrelationsmuster, Signifikanztests Saisonbereinigungsverfahren Zeitreihentransformation Differenzenbildung (lineare Filter) Varianzstabilisierung (z.b. Log-Transformation) Modellidentifikation Modellansatz (ARIMA, Exponentielles Glätten, Regression...) Parametrisierung (MA- und AR-Terme, Transferfunktion...) Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 4
5 Einzelne Arbeitsschritte (2) Schätzung der Modellparameter Startwerte und Glättungsparameter bei exponentiellem Glätten AR und MA Parameter bei ARIMA-Ansatz Regressionskoeffizienten bei Regressionsansatz... Generierung der Prognosewerte Einsetzen der Daten in die Modellgleichung Verwenden von Fortschreibungsformeln Evaluierung der Modellgüte Allgemeine Fehlermaße (MAPE, RMSE...) Parsimonität (AIC, BIC, SBC...) Common Sense Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 5
6 Bisherige Prognosewerkzeuge in SAS Aufruf von Prozeduren im Programmeditor SAS/ETS (Proc FORECAST, Proc ARIMA...) SAS High Performance Forecasting (Proc HPF...) Vollständige Kontrolle über alle Aspekte der Modellierung Erfordert Syntaxkenntnisse und gutes Methodenwissen Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 6
7 Bisherige Prognosewerkzeuge in SAS Forts. Interaktive Steuerung über SAS Time Series Forecasting System Grafische Benutzeroberfläche als Code-Generator Integrierte Projektverwaltung Automatische Anpassung oder manuelle Modellentwicklung Diagnosewerkzeuge (ACF, PACF, White Noise Tests, Unit Root...) Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 7
8 Herausforderungen in der Praxis Sicherstellung hinreichender Performance bei Prognosen für großen Datenmengen Minimieren des Zeitaufwands für Modellfindung bei Existenz vieler Zeitreihen Bequemes Einbinden externer Einflussfaktoren (Regressoren) in die Prognose Konsolidierung von Prognosewerten bei Existenz von Zeitreihenhierarchien Möglichkeit des manuellen Überschreibens der Prognosewerte Integration der Prognosen in operative und dispositive IT- Systeme Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 8
9 Was ist SAS Forecast Server? Eine neue leistungsfähige SAS Lösung zur automatisierten Durchführung von qualitativ hochwertigen Prognosen für große Datenmengen: Schnell und skalierbar Komfortabel bedienbar Flexibel einsetzbar Statistisch fundiert Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 9
10 Technologische Komponenten Java-basierte Client-Anwendung Forecast Studio Client Midtier-Komponente Forecast Server Mid Tier "Analytics Platform" Server SAS/ETS SAS High-Performance Forecasting SAS/GRAPH BASE SAS SAS Integration Technologies Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 10
11 SAS Forecast Studio als grafisches Frontend Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 11
12 Große Auswahl statistischer Modelle Gleitende Durchschnitte Random Walk Exponentielles Glätten Multiple Regression Kurvenanpassung ARIMA, Factored ARIMA Transfer-Funktionen (ARIMAX) Unobserved Components Intermittent Demand Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 12
13 Automatisierte Möglichkeit der Modellsuche Automatische Gütemaß-Minimierung MAPE, MSE, RMSE, R 2, Adjusted R 2... AIC, BIC, SBC... Evaluierung via Holdout-Sample Ausreißerbereinigung über Signifikanztests Intermittency-Tests für sporadische Reihen Signifikanztests für Saison-Existenz Anpassungsregion Holdout- Sample Tests auf Stationarität (Unit Root-Tests) Transformation (Logarithmus, Quadratwurzel, Box-Cox...) Vorläufige/endgültige Identifikation von AR und MA Ordnung Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 13
14 Diagnosewerkzeuge Zeitreihendekomposition Saison-Komponente Trendzyklus-Komponente Irreguläre Komponente Korrelogramme Autokorrelation (ACF) Partielle Autokorrelation (PACF) Inverse Autokorrelation (IACF) Kreuzkorrelation (CCF) White Noise Tests Residuenverteilung Anpassungsstatistiken... Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 14
15 Einbinden relevanter externer Einflussgrößen Modelle mit Regressoren und Transfer-Funktion verbessern Prognosegenauigkeit durch flexible Berücksichtigung von... Kalenderereignissen... Aktionen, Werbe-Flights Sportereignisse Feiertage, Schulferien Gesetzesänderungen und stetigen Variablen! Wetterdaten Preisindizes Werbeaufwendungen... Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 15
16 Konsolidierung von Prognosehierarchien Abgleich von Prognosewerten über mehrstufige Hierarchien: Sortiment Top Down Bottom Up Middle Out Warengruppe 1 Warengruppe 2 Artikel 1 Artikel 2 Artikel 3 Artikel 4 Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 16
17 Überschreiben von Prognosewerte Komfortable Eingabemasken für manuelle Korrektur und Kommentare: Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 17
18 Weitere Highlights Projektverwaltung mit automatischer Prognoseaktualisierung Definieren von Filtern für Exception Reporting Stored Processes für Berichte oder Ergebnisexport Oberfläche als Code- Generator für Batch Jobs Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 18
19 Fazit und Ausblick SAS setzt mit dieser Lösung neue Maßstäbe Prognosen auch für große Datenmengen handhabbar Bietet dem Analytiker Entlastung von Routinearbeiten Ausblick für mögliche Weiterentwicklungen Prognose bei kurzen Lebenszyklen Prognose für neue Produkte Zeitreihen-Clustering What-If-Szenarien... Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 19
20 Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. 20
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