Zeitreihenanalyse: Definition & Erklärung — Glossar

Was ist Zeitreihenanalyse?

Zeitreihenanalyse bezeichnet die statistische Untersuchung von Messwerten, die in regelmäßigen oder unregelmäßigen Zeitabständen erfasst wurden. Sie zielt darauf ab, Muster, Trends, saisonale Schwankungen und Anomalien in zeitlich geordneten Daten zu erkennen und daraus valide Prognosen oder Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Typische Anwendungsfelder im Mittelstand

Absatz- und Bestandsprognose: Vorhersage von Verkaufszahlen für optimale Lagerhaltung. Finanzplanung: Cashflow-Prognosen auf Basis historischer Zahlungsverläufe. Energiemanagement: Verbrauchsmuster analysieren und Beschaffung optimieren. Maschinenüberwachung: Sensordaten auf Anomalien prüfen (Predictive Maintenance). Personalplanung: Saisonale Schwankungen im Ressourcenbedarf vorhersagen.

Methoden und Tools

Klassische statistische Methoden (ARIMA, Holt-Winters) sind interpretierbar und gut etabliert. Machine-Learning-Ansätze (Prophet von Meta, LSTM-Netzwerke, Gradient Boosting) erfassen komplexere Muster und Nichtlinearitäten. In Python sind statsmodels, sklearn, Prophet und darts die wichtigsten Bibliotheken. Power BI und Tableau bieten integrierte Prognosefunktionen für Business-Anwender ohne Programmierkenntnisse. Wichtig: Zeitreihenanalyse setzt ausreichend historische Daten (mindestens 2–3 vollständige Zyklen) und sorgfältige Datenqualität voraus.