ARIMA

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) ist ein klassisches statistisches Modell zur Analyse und Prognose von Zeitreihendaten. Es besteht aus drei Komponenten: dem autoregressiven (AR) Teil, der die Abhängigkeit einer Beobachtung von einer bestimmten Anzahl vorheriger Beobachtungen modelliert; dem integrierten (I) Teil, der die Daten differenziert, um sie stationär zu machen (Mittelwert, Varianz und Autokorrelation über die Zeit konstant); und dem gleitenden Durchschnitt (MA) Teil, der die Abhängigkeit einer Beobachtung vom Fehlerterm eines gleitenden Durchschnitts der vorherigen Fehler modelliert. Die Parameter p, d, q bestimmen die Ordnung dieser Komponenten.

ARIMA-Modelle bieten Marketingverantwortlichen ein robustes Werkzeug zur Vorhersage wichtiger Geschäftskennzahlen wie Verkaufszahlen, Website-Traffic oder Kampagnen-Leistung. Ihre statistische Fundierung ermöglicht eine transparente Analyse zeitlicher Abhängigkeiten. Durch genaue Prognosen können Ressourcen effizienter geplant, Budgets optimiert und Marketingstrategien proaktiv angepasst werden, um auf zukünftige Entwicklungen frühzeitig zu reagieren.

Ein E-Commerce-Unternehmen möchte den erwarteten Umsatz für das nächste Quartal prognostizieren, um Lagerbestände und Marketingbudgets entsprechend anzupassen. Mit historischen Verkaufsdaten der letzten Jahre lässt sich ein ARIMA-Modell trainieren, das saisonale Muster und Trends berücksichtigt. Die Vorhersage ermöglicht eine vorausschauende Planung von Promotionsaktionen und Personalressourcen.

Box & Jenkins formalisierten ARIMA 1970. Jahrzehntelang Industriestandard, durch ML ergänzt aber nie als Baseline ersetzt.

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