Modell optimieren

Bei ungenügenden Daten, unpassendem Berechnungszeitraum oder anderweitig nicht zufrieden stellendem Ergebnis optimieren Sie das Modell, bevor Sie es berechnen. Ein bereits gespeichertes Modell kann bearbeitet werden.

1. Um Details zu einem Datenpunkt anzuzeigen, bewegen Sie den Mauszeiger über die Grafik.

2. Um einen Parameter ein- oder auszublenden, klicken Sie auf diesen unterhalb der Vorschau.

3. Um in einen Bereich hineinzuzoomen, bewegen Sie den Mauszeiger mit gedrückter Maustaste über den Bereich.

Zusätzlich zur Vorschau der Visualisierung wird Folgendes angezeigt:

• Formel

  

  Die Formel beschreibt das Verhältnis des Ausgangsparameters y zu den Eingangsparametern x1, x2, …

  Die Formel kann nicht editiert werden.

• Korrelationskoeffizienz

  Der Korrelationskoeffizient ist das Qualitätsmaß für das Modell: Wie gut beschreibt das Modell die eigentlichen Daten? Je niedriger der Wert der Korrelationskoeffizienz ist, desto weniger vertrauenswürdig ist das Modell.

  Der Korrelationskoeffizient kann zwischen 0% und 100% liegen. Je höher der Wert, desto besser ist das Modell.

  Bei einem Korrelationskoeffizienten < 60% passen Sie das Modell an. Greifen Sie auf eine größere Datenmenge zu oder wählen Sie andere Parameter.

• F-Test

  Gibt die Signifikanz des Modells an: Ist das berechnete Modell besser als ein Zufallsmodell?

  Je größer der Wert des F-Tests ist, desto besser ist das Modell. Wird der Wert rot angezeigt, passen Sie das Modell an. Wählen Sie andere Parameter oder einen längeren Berechnungszeitraum.

Wenn Sie den Mauszeiger über die Grafik bewegen, werden zu einzelnen Datenpunkten die Details im Tooltip angezeigt.

Um einen Zeitraum vergrößert anzuzeigen, bewegen Sie den Mauszeiger mit gedrückter linker Maustaste über den gewünschten Bereich der Grafik.

Klicken Sie auf "Zoom out" um stufenweise die Ansicht für einen längeren Zeitraum darzustellen.

Klicken Sie auf "Reset zoom", um die ursprüngliche Darstellung wieder herzustellen.

Um ein Modell zu optimieren, gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Verwenden Sie als Ausgangsparameter und als Eingangsparameter Variablen oder KPIs, für die im Berechnungszeitraum lückenlos verwertbare Daten vorhanden sind.

2. Entfernen Sie gegebenenfalls Eingangsparameter mit unzureichender Datenqualität.

3. Wählen Sie einen Berechnungszeitraum, während dessen die Datenqualität besser ist.

4. Ändern Sie die Spitzenkorrektur, um den Effekt von extremen Werten der Variablen zu mindern.

5. Nach jeder Änderung berechnen Sie die Formel neu.

6. Wenn Sie ein zufrieden stellendes Ergebnis erreicht haben, speichern Sie das Modell.