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.