Bug 12410

Summary:	Integration PAL Funktion "Additive Model Time Series Analysis" (aka "Prophet")
Product:	[SCX/Suite] Forecast	Reporter:	Klaas, Martina <Martina.Klaas>
Component:	DCF Prognose	Assignee:	Lenz, Florian <florian.lenz>
Status:	VERIFIED FIXED	QA Contact:
Severity:	enhancement
Priority:	P3	CC:	alexander.falge, florian.lenz, hatef.abedi, jel, lma, mfr, rhe, Roman.Bernikov
Version:	21.0	Keywords:	Reticulum
Hardware:	All
OS:	All
Whiteboard:
Kundennummer:		Bestellnummer:
PV Übergabe:	---	Phase Roadmap:	---
Erledigt mit:	Reticulum	SAP Release:	S/4HANA
Transport:		CRM-ID/Ticket:
Bug Depends on:	11941
Bug Blocks:	13391, 6944, 13822

Description Klaas, Martina intern

2020-09-25 12:20:52 CEST

Ab PAL Version 2.0 SPS 05 wird die Funktion "Additive Model Time Series Analysis" angeboten. 

Es handelt sich dabei um die Implementierung des open Source Verfahrens "Prophet" von Facebook. (https://research.fb.com/blog/2017/02/prophet-forecasting-at-scale/ ).

Demnach handelt es sich um eine additives Dekompositionsmodell mit den Komponenten Trend, Saison und Events. 
Mögliche Trendmodelle:
- Nichtlineare Trends wie z.B. Wachstumskurven mit Sättigungseffekten 
- Stückweise lineare Trends, bei der der Trend in einzelne lineare Abschnitte segmentiert wird.
Saisoneffekte werden über Fourier-Transformation berücksichtigt.
Events repräsentieren Kalendereffekte wie Ostern oder Sommerferien.

Das Modell soll laut Facebook besonders geeignet sein für Verbrauchsreihen mit folgenden Eigenschaften:
- Daten kurzperiodiger Zeitreihen (z.B. Stunden, Tag, Woche) der Länge von min. ein paar Monaten. 
- Zeitreihen mit starken unterjährigen "saisonalen" Schwankungen wie "Tag der Woche"-Effekten
- Beeinflussung durch Events wie Feiertagen
- Datenqualität nur gering beeinflusst durch Ausreißer oder fehlende Daten
- Zeitreihen mit Trendveränderungen (z.B. Neuprodukte)
- Zeitreihen mit nichtlinearen Trends und Sättigungseffekten.