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Hochrechnungsverfahren

Was versteht man unter Hochrechnungsverfahren?

"Hochrechnungsverfahren" sind statistische Methoden, die verwendet werden, um zukünftige Werte oder Trends basierend auf vorhandenen Daten zu schätzen oder vorherzusagen. Diese Verfahren werden häufig in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Politik, Marktforschung und Demografie eingesetzt, um Prognosen zu erstellen und Entscheidungen zu unterstützen.

Typische Funktionen einer Software im Bereich "Hochrechnungsverfahren" sind:

  1. Datenaufbereitung: Import, Aufbereitung und Bereinigung von Daten aus verschiedenen Quellen für die Analyse.

  2. Modellierung: Anwendung verschiedener statistischer Modelle und Methoden zur Schätzung von zukünftigen Werten oder Trends.

  3. Parameteranpassung: Anpassung der Modellparameter an die vorhandenen Daten, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern.

  4. Vorhersagegenerierung: Generierung von Vorhersagen oder Schätzungen basierend auf den angewendeten Hochrechnungsverfahren.

  5. Validierung: Überprüfung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der erstellten Vorhersagen durch Vergleich mit tatsächlichen Daten oder historischen Werten.

Beispiele für Hochrechnungsverfahren sind:

  1. Lineare Regression (Linear Regression)
  2. Zeitreihenanalyse (Time Series Analysis)
  3. ARIMA-Modell (Autoregressive Integrated Moving Average Model)
  4. Exponentielle Glättung (Exponential Smoothing)
  5. Monte-Carlo-Simulation (Monte Carlo Simulation)
  6. Logistische Regression (Logistic Regression)

 

Die Funktion / Das Modul Hochrechnungsverfahren gehört zu:

Statistik/Forecast

Artikel-Hit- und Nietenlisten
Auftragsverfolgung
Bayessche Analyse
Bewegungsprofile
Business Impact-Analyse
Clusteranalysen
Clustering
Collaborative Planning
Eintrittswahrscheinlichkeiten
Energiepreisanalyse
Fehleranalyse
Finanzberichterstattung
Finanzmarktstatistiken
Fluktuationsstatistiken
Gebindebuchhaltung
Gewichtungsfunktionen
Gibbs-Sampling
Haushaltsinformationen
Hochrechnungsvergleich
Kassierer-Hitliste
Kennzahlensimulationen
Klassifikation und Vorhersage
Klassifikations- und Regressionsbäume
kombinatorische Probleme
Korrelationen
Korrelationsmatrix
Kovarianzanalysen
KTL-Auswertung
Kunden- und Vertriebsdaten-Analyse
Kundenauswertungen
Kundenstatistiken
Kursstatistiken
Kursteilnehmer- und Lernstatistiken
Lebenslauf-Analyse
Leistungsanalyse
Liquiditätsanalyse
Mandatsanalysen
Matrizenrechnung
Messdaten, MDE
Metropolis-Algorithmus
Mittelwerte
Netzwerkstatistiken
Nutzungsanalyse nach Verlustklassen
ökonometrische und statistische Analysen
Permutationstest
Personalkennzahlen
Plausibilitätsprüfung
Prädiktives Modellieren
Prognoseergebnis
Prognoserechnung
Regressionen bzw. Ausgleichsrechnung
Regressionsanalyse
Reisekosten
Risikoanalyse
Sequenzanalysen
Signalstatistiken
Six Sigma
Statistische Analyse
Statistische Berechnungen
statistische Kostenplanung
statistischen Methoden
Stichprobensystem
Trendwertanalysen
Umsatzhitlisten
Umsatzlisten
Umsatzstatistiken
Umsatzvergleiche
Vergleichs-Statistiken
Verkäuferhitliste
Verkaufsstatistiken
Verknüpfte-Daten-Management
Vorher-Nachher-Vergleiche
Vorhersagen und Modellsimulation
Vorjahresbetrachtung
Wahrscheinlichkeitsfunktionen
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Warenkorbanalyse
What-if-Analysen
Zeitdaten, Zeitreihen, Kalender
Zeitreihenbetrachtungen
Zufallsgenerator

Softwarelösungen mit Funktion bzw. Modul Hochrechnungsverfahren:

brixxbox business solutions
CasaComplete
elKomBI - Business Intelligence
FibuNet Anlagenbuchhaltung
flink
Logistics Vision Suite von ECOVIUM
OCT Planung
ROBERT KNOWS - Inventarverwaltung / Verträge / Lizenzen / Helpdesk
SAP S/4 HANA and S/4 HANA Cloud
TIA A3 Sales & Operations Planning