Forecasting-Workflow ohne Code: Das futureEXPERT-Dashboard

Hi und willkommen bei future. In diesem Video möchte ich mit euch zusammen im Schnelldurchlauf unser neues futureEXPERT Dashboard durchgehen. Es soll euch einen möglichst leichten Einstieg in die Arbeit mit futureEXPERT ermöglichen. Für die vollen Funktionalitäten steht euch weiterhin der Python Client zur Verfügung. Wir fangen einfach mal vorne an und das erste, was man bei futureEXPERT natürlich immer machen muss, ist ein CHECK-IN der Daten. Ich habe jetzt hier eine CSV vorbereitet, die ich einfach per Drag and Drop hier in das Feld ziehen kann. Ich kenne jetzt meine CSV. Ich weiß, dass mein Delimiter ein Semikolon ist, klick auf Load und Preview data. Bei den anderen Stellen muss ich nichts machen. Jetzt sehe ich hier eine Übersicht oder eine Vorschau für meine Daten. Ich sehe die ganzen Spalten, blablabla und muss jetzt entsprechend die Spalten konfigurieren. Jetzt kann ich hier auf Run CHECK-IN klicken. Während es läuft, zeige ich euch noch was anderes ganz nettes. Man kann hier auch auf Export Configuration klicken. Hat dann hier fertigen Code, den man direkt in der Python-Umgebung rüber kopieren kann. So. CHECK-IN ist fertig. Wunderbar. Ich möchte auch ein paar Kovariaten verwenden. Dafür gibt’s das Fenster POOL. Wir haben es ja mit Monatsdaten zu tun, also müssen wir auch nach Monatsdaten suchen. Ich möchte die Business Confidence Daten von der OECD verwenden. Ich möchte die Consumer Confidence von der OECD verwenden. Wunderbar. Dann gucke ich mal, was sonst noch neulich geupdatet wurde. Kann mir hier ein bisschen was raussuchen. Rezyklatpreis sind jetzt für meinen use Case nicht besonders relevant, aber ich nehme mal noch hier die Feiertage, ein paar Werktage, Feiertage Bayern, Werktage Deutschland, Feiertage Deutschland. Ach Bayern nehme ich wieder raus. Das ganze nenne ich Covariates for Demand Planning und führe hier auch wieder ein CHECK-IN aus. Ich möchte ein MATCHER starten. Das heißt, ich möchte für die jeweiligen Kovariaten und Zeitreihen rausfinden, was da die besten Konfigurationen sind, die besten Lags und so weiter. MATCHER for Demand Planning und muss hier gar nicht viel aussuchen. Das einzige, was ich angebe, ist eine Lag Range. Dann nehme ich mal -2 bis 6. Alles kleiner oder größer macht keinen Sinn. Und ich möchte noch die Leading Covariate Selection ausschalten. Ich könnte auch hier wieder die Konfiguration kopieren. Brauche ich jetzt an der Stelle nicht. Deswegen klicke ich einfach auf Start MATCHER und der müsste gleich gestartet sein. 3 2 1, da ist er. So und dann geht’s weiter auf der nächsten Seite. MATCHER Results. Hier müssen wir den entsprechenden MATCHER Report aussuchen. Das ist MATCHER for Demand Planning. Ich klicke auf Check Status und kriege wahrscheinlich die Nachricht, dass der noch nicht durch ist. Genau. Sind aber immer schon 7 von 17 durch. Dann melde ich mich einfach gleich wieder, wenn das MATCHER Ergebnis da ist. Bis gleich.

So, wunderbar. Der MATCHER ist fertig. Ich werde jetzt nicht zu sehr in die Details gehen. Dokus zu den einzelnen Modulen findet ihr auf unserer Homepage, im Github-Repository und im Zweifelsfall, wenn ihr Fragen habt, schickt uns eine Mail an support@future-forecasting.de. So, aber wir sehen jetzt erstmal, dass da ganz sinnvolle Sachen anscheinend rauskamen. Jetzt möchte ich einen Forecast erstellen. Dafür will ich jetzt wieder unsere Demand Planning Demodaten aus. Hier können wir uns jetzt auch mal in Ruhe unsere Zeitreihen anschauen. Wir sehen, dass wir hier z. B. eine sehr kurze Zeitreihe haben. Wir sehen hier eine sehr lange Zeitreihe mit 15 Jahren. Hier sehen wir eine Zeitreihe, die fast nur fehlende Werte hat und so weiter und so fort. Demand Planning Forecast. Wir wollen unsere Kovariaten, die nicht funktionieren. Ich lade mal die Seite neu. Manchmal hilft das. Ups, das war falsch. Na gut, hier könnten wir uns jetzt auch die Kovariaten anschauen, aber das wollen wir nicht. Covariate Settings, jetzt funktioniert’s. Frag mich nicht warum. Demand Planning forecast. Genau. Wir haben jetzt unsere Kovariaten Version ausgewählt und wir wollen die Ergebnisse vom MATCHER Report verwenden. Also Matcher Demand Planning. Wir könnten die jetzt noch modifizieren, das wollen wir nicht. Wir nehmen die MATCHER Ergebnisse so wie sie sind. Diese ganzen Ergebnisse lassen wir auch wie sie - Entschuldigung diese ganzen Einstellung meine ich natürlich - lassen wir weitestgehend auch. Wir wollen aber Ensemble verwenden. Wir wollen keine Working Day Adaption verwenden, weil wir schon Working Day Indikatoren haben und wir wollen hier alle Preprocessing Settings. Im Zweifelsfall: viel hilft viel. Method Selection, das können wir auch alles lassen. Ich persönlich gucke mir immer gerne noch so ein paar MAPE, MSE, PIS an. So, auch hier könnten wir wieder uns die komplette Konfiguration raussuchen. Jetzt klicken wir auf Run forecast. Es dauert einen kurzen Moment, bis die Forecasts fertig sind und die Zeit nutze ich, um was anderes zu machen und kommen gleich wieder mit den Ergebnissen. So, unsere Forecasts sind jetzt durch. Wir sehen, dass alle 17 Zeitreihen fehlerfrei bearbeitet wurden. Für zwei Zeitreihen wurde kein Modellranking berechnet. Stattdessen werden die Ergebnisse von intelligent vorausgewählten Methoden genutzt. Hier haben wir jetzt eine Übersicht von den verschiedenen Zeitreihen und noch so ein paar andere Informationen, die ich jetzt nicht im Detail zeigen möchte. Wir könnten hier weiter unten auswählen, für welche Modelle wir uns die Ergebnisse genauer anschauen wollen. Das wären jetzt hier Modelle 1 bis 3. Zusätzlich wollen wir uns auch einmal hier das Ensemble-Modell anzeigen lassen. Dann sehen wir hier ein paar Informationen zu den einzelnen Modellen, die wir jetzt hier oben ausgewählt haben. Wir haben hier unten den Plot. Wir sehen zum Beispiel auch, dass hier dieser Anfang der Zeitreihe gar nicht für die Forecasts verwendet wurde und so weiter und so fort. Probiert es einfach mal selbst aus. Schreibt uns, wenn ihr Features habt, die euch besonders gut gefallen, euch Features einfallen, die euch noch fehlen. Lasst uns einfach wissen, wie ihr mit dem Dashboard arbeitet. Wir freuen uns, wenn wir es für euch weiterentwickeln dürfen. Ihr findet das Ganze übrigens auf expert.future-forecasting.de.

Viel Spaß und wir freuen uns auf eure Rückmeldung. Bis dann.