Welche Dateiformate werden für den Import unterstützt?

Sie können Daten direkt als Text einfügen oder CSV-, JSON-, XLS- und XLSX-Dateien hochladen.

Welche Prognosemodelle stehen zur Verfügung?

Das Tool bietet eine leichte ARIMA-Näherung, exponentielle Glättung (Holt-Methode) und lineare Trendregression.

Was bewirkt die Einstellung der Saisonlänge?

Die Saisonlänge definiert den Zyklus für die saisonale Anpassung und Zerlegung. Nutzen Sie beispielsweise 7 für wöchentliche oder 12 für monatliche Muster.

Wie werden die Prognoseergebnisse exportiert?

Die berechneten Prognosewerte können wahlweise als JSON oder CSV exportiert und direkt in der Vorschau betrachtet werden.

Werden meine Daten auf einen Server hochgeladen?

Nein, die Verarbeitung und Modellierung der Zeitreihen erfolgt lokal in Ihrem Browser, sodass Ihre sensiblen Daten sicher bleiben.

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Data Analysis

Zeitreihen-Prognose- und Saisonalitaetsanalyse

Prognostiziert kuenftige Perioden aus CSV- oder JSON-Zeitreihen und zeigt Trend, Saison und Residuen in einem Bericht

Einzelheiten

Wobei dieses Tool hilft

Importieren Sie CSV-, JSON- oder Tabellen-Daten mit einer Zeitspalte und einer numerischen Spalte. Das Tool passt eines von drei leichten Prognosemodellen an, projiziert kuenftige Perioden mit Konfidenzintervallen und zerlegt die Beobachtungsreihe in Trend, Saison und Residuum.

Modellhinweise:

ARIMA verwendet eine leichte ARIMA(1,1,0)-artige Annaeherung
Exponentielle Glaettung nutzt Holt-aehnliche Level- und Trend-Updates
Linearer Trend basiert auf Regression ueber den Beobachtungsindex plus Saisonkorrektur

So wird das Formular ausgefuellt:

CSV- oder JSON-Eingabe: Tabelle oder Objektliste einfuegen
Datendatei: CSV, JSON, XLS oder XLSX hochladen
Zeitspalte / Wertespalte: Feldnamen angeben
Prognosemodell: Ansatz auswaehlen
Prognoseperioden: Anzahl kuenftiger Zeilen
Saisonlaenge: Zyklus fuer Zerlegung und saisonale Anpassung
Konfidenzniveau: steuert die Intervallbreite
Exportformat: Vorschau der Prognosezeilen als JSON oder CSV

Ausführung

Dieses Tool ausführen

Fülle das Formular aus, starte das Tool und prüfe das Ergebnis an einem Ort.

Vorbereitete Beispielausführungen

Klicken Sie auf ein Beispiel, um das Formular automatisch auszufüllen. Dateien müssen weiterhin hochgeladen werden.

1 Beispiele

Woechentliche Umsaetze mit Saisonalitaet prognostizieren

Projiziert 8 kuenftige Perioden und prueft das woechentliche Muster.

<div>Time Series Forecast & Seasonality Report</div>

Eingaben

Optionen sind gruppiert, damit lange Formulare übersichtlich bleiben.

9 Optionen

DateienQuelldateien für diesen Workflow hochladen.1

DatendateifileOptionales Feld

Maximale Größe pro Datei: 20 MBUnterstützte Typen: text/csv, application/json, application/vnd.ms-excel, application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet, .csv, .json, .xls, .xlsx

InhaltHaupteingaben einfügen oder eingeben.3

CSV- oder JSON-EingabetextareaOptionales FeldZeitspaltetextPflichtWertespaltetextPflicht

EinstellungenFormate, Bereiche, Zahlen und Modi anpassen.5

PrognosemodellselectOptionales FeldPrognoseperiodennumberOptionales FeldSaisonlaengenumberOptionales FeldKonfidenzniveauselectOptionales FeldExportformatselectOptionales Feld

Ergebnis

Bereit zum Start

Nach dem Ausführen erscheinen hier Dateien, Text, strukturierte Daten oder Stream-Ausgaben.

Beispiele

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Eingaben

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Wichtige Fakten

Überblick

Wann verwenden

So funktioniert es

Anwendungsfälle

Beispiele

1. Wöchentliche Umsatzprognose

2. Analyse des monatlichen Website-Traffics

FAQ

XLS-Beispiele

XLSX-Beispiele

CSV Beispiele

Python Beispiele

Zeitreihen-Anomalie-Detektor

JSON-LD-Generator aus CSV

XLSX Multi-Sheet-Splitter

XLSX CSV Stapelkonverter

Tools fur JSON-Austausch und Format-Ubersetzung

Textfall-, Encoding- und Normalisierungs-Konvertierungs-Tools

Tools fur CSV-Export und Tabellenkonvertierung

XML-Werkzeuge fur Konvertierung, Mapping und XPath