Zeitreihenanalyse bezeichnet die Untersuchung und Auswertung von Daten, die in regelmäßigen zeitlichen Abständen aufgezeichnet werden. Dieser Ansatz ist besonders wichtig in der Künstlichen Intelligenz (KI), da er es ermöglicht, Muster, Trends und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Zeitreihenanalyse findet in vielen Bereichen Anwendung, wie z.B. in der Finanzwirtschaft, im Handel, in der Industrie und sogar in der Medizin.
Ein zentraler Aspekt der Zeitreihenanalyse ist die Identifizierung von Mustern, die sich über einen bestimmten Zeitraum hinweg wiederholen. Dazu gehören saisonale Schwankungen, Trends und zufällige Ereignisse. KI-Algorithmen wie ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), SARIMA (Seasonal ARIMA) und LSTM (Long Short-Term Memory)-Netze werden häufig eingesetzt, um diese Muster zu erkennen und zukünftige Werte vorherzusagen.
Die Analyse von Zeitreihen umfasst mehrere Schritte: Zunächst wird die Datenqualität überprüft, um fehlende Werte oder Anomalien zu identifizieren. Anschließend werden statistische Methoden oder maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt, um die Daten zu modellieren. Ein wichtiges Ziel ist die Vorhersage zukünftiger Werte, was beispielsweise in der Lagerverwaltung oder bei der Kapazitätsplanung eingesetzt werden kann.
Die Zeitreihenanalyse ist besonders wertvoll, da sie es ermöglicht, aus der Vergangenheit zu lernen und fundierte Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Durch den Einsatz von KI können komplexe Muster in Zeitreihen automatisch erkannt und genutzt werden, um Prozesse zu optimieren und die Präzision von Vorhersagen zu erhöhen.