Trendenalyse

Trendenalyse bezeichnet die systematische Untersuchung von Zeitreihen oder anderen Datenfolgen, um langfristige Entwicklungen zu erkennen und zu quantifizieren. Ziel ist es, Muster jenseits zufälliger Schwankungen zu identifizieren und aus historischen Beobachtungen Prognosen abzuleiten.

Anwendungsgebiete sind Wirtschaft und Handel (Umsatz- bzw. Nachfrageschätzungen), Energie- und Umweltdaten, Verkehr und Infrastruktur sowie Analysen von Social-Media-Trends und Markenentwicklung.

Zentrale Methoden umfassen Zeitreihenanalyse mit Trendkomponenten, lineare und nichtlineare Regression, gleitende Durchschnitte und exponentielle Glättung (etwa Holt-Winters). Fortgeschrittene Modelle nutzen ARIMA/SARIMA oder Prophet. Grafische Trendlinien helfen der Interpretation.

Datenquellen reichen aus historischen Verkaufs- oder Messdaten, Umfragedaten und Online-Daten. Vor der Analyse sind Datenbereinigung, Umgang mit Ausreißern, Umgang mit Saisonalität, fehlenden Werten und ggf. Skalierung nötig.

Typischer Prozess: Problemformulierung, Datensammlung, Datenaufbereitung, Modellauswahl, Parameterschätzung, Validierung und Interpretation, gefolgt von Prognosen und Handlungsempfehlungen.

Grenzen: Korrelation ist nicht Kausalität; Modelle können überangepasst sein; Datenqualität, Verfügbarkeit und externe Schocks beeinflussen Ergebnisse. Transparente Annahmen und regelmäßige Aktualisierung erhöhen die Zuverlässigkeit.

Anwendungsbeispiele reichen von Absatz- und Bestandsplanung über Kapazitäts- und Ressourcenplanung bis zu politischen oder infrastrukturellen Entscheidungen.