Vorhersageprozess

Der Vorhersageprozess ist ein systematisches Vorgehen zur Schätzung zukünftiger Zustände oder Ereignisse auf Basis vorhandener Daten, Modellannahmen und Fachwissen. Er umfasst das Sammeln relevanter Informationen, die Auswahl einer geeigneten Modellklasse, die Erstellung von Prognosen und die Interpretation der Ergebnisse sowie deren Kommunikation an Entscheidungsträger. Zentral ist die Verzahnung von Daten, methodischer Vorgehensweise und domänenspezifischem Wissen.

Typische Phasen: Problemdefinition, Datenerhebung und -aufbereitung, Merkmalsextraktion, Modellwahl, Training, Validierung und Test, Erzeugung der Forecasts, Unsicherheitsquantifizierung (Vorhersageintervalle), Interpretation, Implementierung in Entscheidungsprozesse sowie kontinuierliches Monitoring und eine Feedback-Schleife zur Modellaktualisierung.

Methoden: statistische und ökonometrische Zeitreihenmodelle wie ARIMA oder exponentielle Glättung, regelbasierte oder maschinelle Lernmodelle (Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze), sowie Ensemble-Ansätze. In vielen Anwendungen werden probabilistische Prognosen bevorzugt, um Unsicherheit abzubilden.

Evaluation: Nutzung historischer Daten, Cross-Validation, Vermeidung von Overfitting, Leistungsmessung mit Kennzahlen wie MAE, RMSE, MAPE oder R-Quadrat; bei Klassifikationen Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score. Wichtige Aspekte sind Kalibrierung, Robustheit und Governance der Datenqualität.

Anwendungsfelder reichen von Wetter und Finanzen über Nachfrageplanung, Logistik, Energieversorgung bis hin zur Epidemiologie. Typische Limitationen sind Datenverzerrungen, Modellfehler, sich ändernde Rahmenbedingungen und Nicht-Stationarität von Systemen.

Ethik, Transparenz und Nachvollziehbarkeit spielen eine Rolle: Ungewissheit kommunizieren, Modell- und Datenherkunft offenlegen, Datenschutz wahren und Entscheidungen nicht allein aus Prognosen ableiten.