Zeitmustererkennung: Trend-Kost

Die falsche Einschätzung eines Trends verursacht im günstigsten Fall nur Magengeschwüre, im ungünstigsten durchwachsene Geschäftsergebnisse. Wir stellen einen Algorithmus vor, der für eine Zeitreihe einen Trendwechsel so schnell und sicher wie möglich erkennt und damit die laufende Trendschätzung verbessert.

Ein Trendbruch ist im Zeitpunkt t=12 anzunehmen.Die Aufgabe: Trends trennen!

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Zeitmustererkennung: Wenn das Niveau steigt

Oft verhalten sich Zeitreihen für eine Weile relativ stabil und schwanken um einen konstanten Wert, um dann auf ein neues Niveau zu steigen oder zu sinken. Wie wir heute sehen werden, können diese Niveauänderungen unter gewissen Annahmen von einem Algorithmus selbstständig erkannt und automatisch Zeiträume gleichen Niveaus generiert werden.

Analysen mit NiveauKann nicht jeder: Analysen mit Niveau

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Sortierung: Matricks

Oft ist es möglich, eine Menge von Objekten durch paarweise definierte Ähnlichkeiten (oder auch Unähnlichkeiten) zu beschreiben, die in einer Matrix dargestellt werden können. Wir präsentieren Ansätze, die Objekte derart zu ordnen, dass die Strukturen klarer hervortreten.

Die Ähnlichkeit ist verblüffend leicht zu erkennen.Die Ähnlichkeit ist verblüffend leicht zu erkennen.

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Zeitmustererkennung: Segmentierung von Niveauänderungen in Zeitreihen

In Zeitreihen erkennt das menschliche Auge beinahe mühelos, wenn Werte sich auf einem neuen Niveau einpendeln. Das gilt jedenfalls für sehr deutliche Muster. Können wir dem Rechner diese visuelle Kompetenz einhauchen? Werden sogar schwierigere Muster erkannt?

Optimale Aufteilung in Segmente gleichen NiveausOptimale Aufteilung in Segmente gleichen Niveaus

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Histogramme: Fein justieren

Ein Histogramm visualisiert die Verteilung einer Größe auf einfache Weise. Ist die Klasseneinteilung zu fein, so gaukelt das eine Genauigkeit vor, die einer näheren Betrachtung nicht standhält. Unser Algorithmus startet mit einer solch feinen Einteilung und findet vollautomatisch die angemessene Darstellung.

Klasse Einteilung!Klasse Einteilung!

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