Szenario 38: Einfache Trend- und Prognoseanalyse für die wöchentliche Nachfrage

Wer und in welcher Situation

Derya, Spezialistin für Kategorieprozesse in einem E-Commerce-Unternehmen in Adana, bereitet die wöchentlichen Bestellungen der Produktkategorien für die Planungsbesprechung auf. Ihr Ziel ist es nicht, feste Zusagen zu machen, sondern Trends und Unsicherheiten sichtbar zu machen.

Wie es heute gemacht wird

Derya stellt die vergangenen Wochen in einem Liniendiagramm dar und schreibt den Verlauf der letzten Woche in die Zukunft fort. Den Einfluss von Werbeaktionen vermerkt sie gesondert.

Wie es mit KI gemacht wird

1. Sie lädt die CSV-Datei mit den Feldern Datum, Kategorie, Bestellungen und Werbeaktion in ChatGPT hoch. ChatGPT kann Zeitreihenanalysen, Regression und verschiedene Methoden verwenden. [75]
2. Sie fordert einen Qualitätsbericht zu fehlenden Datumsangaben, Ausreißern, Duplikaten und Kategoriewechseln an; dabei verlangt sie, dass Code, Ausgabe und Annahmen offengelegt werden. [71]
3. Sie fragt: „Welche Methode eignet sich für diese Daten, und bei Verletzung welcher Annahmen wird die Prognose unzuverlässig?“ und lässt sich bei Bedarf ARIMA oder die saisonale Zerlegung erklären. [75]
4. Sie führt anhand historischer Beobachtungen eine rückblickende Überprüfung durch, lässt Wochen mit Werbeaktionen gesondert kennzeichnen und stellt das Ergebnis als drei Szenarien mit unterschiedlichen Annahmen dar.

Beispiel-Prompt

Prüfen Sie {die von mir hochgeladene Bestellzeitreihe} auf fehlende Wochen, Ausreißer und den Einfluss von Werbeaktionen. Erläutern Sie die geeignete Prognosemethode und die Annahmen. Führen Sie anhand der historischen Daten eine rückblickende Überprüfung durch, zeigen Sie den Python-Code und erstellen Sie für den kommenden {Zeitraum} drei Szenarien mit dokumentierten Annahmen.

Nachweis und Praxisbeispiel

Für dieses E-Commerce-Szenario wurde keine veröffentlichte unabhängige Fallstudie gefunden. Die offiziellen Quellen von OpenAI dokumentieren, dass ChatGPT Zeitreihenanalysen, Regression, ARIMA und Python-basierte Berechnungen durchführen kann. [71] [75]

Worauf Sie achten sollten

ChatGPT kann beim ersten Versuch eine Methode wählen, die nicht zum Ziel passt; OpenAI empfiehlt, Ergebnis, Code und Annahmen zu prüfen. [71] Die Analyseumgebung kann keine externen Webanfragen oder API-Aufrufe ausführen; falls aktuelle Preis- oder Aktionsinformationen benötigt werden, stellen Sie diese gesondert aus einer freigegebenen Quelle bereit. [71]

Quellen zu diesem Szenario

71. Data analysis with ChatGPT (help.openai.com)
75. Extracting insights with ChatGPT data analysis (help.openai.com)