Seizoensanalyse

Seizoensanalyse is de systematische bestudering van terugkerende seizoenspatronen in gegevens, meestal tijdreeksen. Het richt zich op periodieke fluctuaties die zich jaarlijks of over andere cycli voordoen, zodat de invloed van seizoen en feestdagen kan worden begrepen en gemeten. Doel is onder meer het onderscheiden van seizoenale schommelingen van trendlijnachtig gedrag en willekeurige variatie, zodat forecasts en beslissingsondersteuning nauwkeuriger worden.

De methode omvat vaak het decomponeren van een tijdreeks in componenten zoals trend, seizoens- en residuele onderdelen. Veelgebruikte technieken zijn klassieke seizoensontbinding, STL (Seasonal-Trend decomposition using Loess) en geavanceerdere aanpakken zoals X-13ARIMA-SEATS of SEATS. Data kunnen maandelijks, kwartaal- of daggegevens zijn, afhankelijk van de frequentie van de seizoenspatronen. Naast statistische decompositie worden ook periode-specifieke modellen en ratio- of modelleringstechnieken toegepast om seizoensaanpassingen te maken en seizoensgebonden voorspellingen te verbeteren.

Toepassingen bevinden zich in diverse sectoren, waaronder detailhandel (pieken rond feestdagen en vakanties), energie en waterverbruik, landbouwplanning en toerisme. Seizoensanalyse helpt bij het bepalen van productie, bevoorrading en prijsstrategieën, en bij het evalueren van de impact van beleid of externe gebeurtenissen op seizoensgebonden vraag.

Beperkingen zijn onder meer veranderingen in seizoenpatronen over tijd, data-kwaliteit, en de aanwezigheid van structurele breuken of uitzonderlijke gebeurtenissen die de seizoenscomponent kunnen verstoren. Daarnaast vereist effectieve seizoensanalyse voldoende datapunt en stabiliteit in de onderliggende cycli.