Im Rahmen unserer privaten Lernbegleitung beschäftigen wir uns gerade mit einem spannenden Thema: Time Series Modeling & Forecast für ca. 100 Produkte aus der Versicherungsbranche. Viele sind Zero-Inflated. Intermittent Demand Forecasting, TBATS und Deep Learning via LSTM Neuronalem Netz sind einige der Verfahren die wir empfehlen und betreuen.
Bist du neugierig wie man mit R oder Python Daten auswertet? Hier kannst du interaktiv ein Beispiel testen. Im linken Fenster sind ein Paar Befehle eingetragen. Für die Ausführung klicke auf Run. Die Ergebnisse werden im rechten Fenster angezeigt. Du kannst im linken Fenster auch selber weitere Befehle eintragen. Probiere z.B. die R Funktion t.test(groesse, mu=50)…
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