(Bachelor/Master) Recommender für Zeitreihen-Transformationen

22.11.2019

Recommendation system for time series transformation

Motivation

Eine hohe Vorhersagegenauigkeit ist für viele Branchen wie Einzelhandel, Fertigung oder Dienstleistungen entscheidend. Denn wenn diese beispielsweise ihre Kundennachfrage überbewerten, explodieren die Kosten, weil entweder zu viel Personal oder zu hohe Lagerbestände kalkuliert werden. Jedoch wenn die Kundennachfrage unterbewertet wird, werden die Kunden wütend, weil diese das gewünschte Produkt nicht kaufen können oder weil sie zu lange warten müssen, um bedient zu werden. Um die Genauigkeit zu erhöhen, gibt es Transformationen, welche die zugrundeliegenden Daten vereinfachen. Das Problem hierbei ist nun „welche Methode eignet sich wann am besten“?

Ziele

Das Ziel der Arbeit ist es, verschiedene Transformationen für die Zeitreihen mit einander zu vergleichen und Regeln bzw. ein Recommender-System aufzustellen, wann welche Transformation sinnvoll ist.

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