Die zuverlässige Planung des zukünftigen Absatzes gilt in der Wirtschaft als unverzichtbarer Bestandteil einer erfolgreichen Unternehmensführung. Insbesondere im Lebensmitteleinzelhandel kann eine zu geringe Produktnachfrage in Bezug auf verderbliche Produkte zu starken Gewinneinbußen führen, da überschüssige verdorbene Ware gezwungenermaßen renditelos und kostspielig entsorgt werden muss.
Das Ziel dieser Hausarbeit ist, unter Verwendung der Regressionsanalyse zu untersuchen, ob und in welchem Ausmaß die Produktnachfrage in einem ausgewählten Supermarkt von der Produktwerbung, dem Produktpreis und der zeitlichen Entwicklung abhängt. Anschließend soll mithilfe des Regressionsmodells eine Nachfrageprognose durchgeführt und beurteilt werden.
Dazu werden eingangs in Kapitel 2 die theoretischen Grundlagen der Regressionsanalyse erläutert. Anschließend werden ausgewählte Prognosegütemaße vorgestellt und voneinander abgegrenzt. Im dritten Kapitel wird zunächst der verwendete Datensatz beschrieben, wobei die Eigenschaften der enthaltenen Variablen erläutert werden. Nachfolgend wird zur Einführung eine multiple-lineare-Regressionsanalyse anhand eines ausgewählten Produktes durchgeführt, um mit den Begrifflichkeiten der Regressionskoeffizienten vertraut zu werden und eine Prognose der Nachfrage durchführen zu können. Daraufhin sollen die Regressionsmodelle aller 2.910 Produkte gebildet werden, um anhand der Masse der daraus resultierenden Regressionskoeffizienten ein Urteil über den durchschnittlichen Einfluss der jeweiligen Einflussvariablen auf die Zielvariable bilden zu können. Im letzten Abschnitt des Kapitel 3 werden sämtliche 2.910 Regressionsmodelle mittels eines Prognosegütemaßes beurteilt, um eine ungefähre Qualität der Modelle bestimmen zu können. In Kapitel 4 fasst das Fazit dieser Hausarbeit das Ergebnis der durchgeführten Regressionsanalysen zusammen und versucht, abgeleitet von den Regressionsmodellen, Regelmäßigkeiten in der Umsatzplanung des betrachteten Supermarktes zu nennen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Lineare Regressionsanalyse
- Die Optimierung der Zielfunktion
- Die Güte der Prognose
- Multiple lineare Regressionsanalyse anhand von Umsatzdaten
- Der Datensatz
- Multiple lineare Regression anhand eines Produktes
- Auswertung der Koeffizienten sämtlicher Produkte des Datensatzes
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Hausarbeit untersucht den Einfluss von Produktwerbung, Produktpreis und zeitlicher Entwicklung auf die Produktnachfrage in einem Supermarkt mittels Regressionsanalyse. Ziel ist es, ein Regressionsmodell zur Nachfrageprognose zu entwickeln und zu evaluieren.
- Anwendung der Regressionsanalyse zur Nachfrageprognose
- Analyse des Einflusses von Werbung, Preis und Zeit auf die Nachfrage
- Entwicklung und Evaluation eines Regressionsmodells
- Bewertung der Prognosegüte
- Ableitung von Regelmäßigkeiten in der Umsatzplanung
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung beschreibt die Bedeutung zuverlässiger Absatzplanung im Lebensmitteleinzelhandel, insbesondere im Hinblick auf verderbliche Waren. Gewinneinbußen durch überschüssige, verdorbene Ware werden hervorgehoben. Die Arbeit untersucht den Einfluss von Produktwerbung, Preis und Zeit auf die Nachfrage mittels Regressionsanalyse und zielt auf die Entwicklung einer Nachfrageprognose ab. Die Struktur der Arbeit wird skizziert, wobei die theoretischen Grundlagen der Regressionsanalyse, die verwendeten Prognosegütemaße und die Analyse des Datensatzes angekündigt werden. Die Anwendung der multiplen linearen Regression auf ein Einzelprodukt und anschließend auf alle Produkte des Datensatzes wird erläutert, gefolgt von einer Bewertung der Modelle und einem abschließenden Fazit.
Lineare Regressionsanalyse: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen der linearen Regressionsanalyse dar. Es beschreibt die Optimierung der Zielfunktion, die Methode zur Bestimmung der Regressionskoeffizienten, und erklärt verschiedene Gütemaße zur Beurteilung der Prognosegüte. Die Gütemaße werden detailliert vorgestellt und voneinander abgegrenzt, um eine fundierte Bewertung der späteren Regressionsmodelle zu ermöglichen. Der Fokus liegt auf dem Verständnis der mathematischen Grundlagen und der Interpretation der Ergebnisse.
Multiple lineare Regressionsanalyse anhand von Umsatzdaten: In diesem Kapitel wird der verwendete Datensatz detailliert beschrieben, inklusive der Eigenschaften der Variablen. Es folgt eine exemplarische multiple lineare Regressionsanalyse für ein einzelnes Produkt, um die Interpretation der Regressionskoeffizienten zu veranschaulichen und eine erste Nachfrageprognose zu erstellen. Anschließend werden die Regressionsmodelle für alle 2.910 Produkte berechnet und die resultierenden Regressionskoeffizienten analysiert, um den durchschnittlichen Einfluss der Einflussvariablen auf die Zielvariable zu bestimmen. Die Güte aller 2.910 Regressionsmodelle wird mit Hilfe eines geeigneten Prognosegütemaßes bewertet, um die allgemeine Qualität der Modelle zu beurteilen. Dieser Abschnitt verbindet die theoretischen Grundlagen mit der praktischen Anwendung und Interpretation der Ergebnisse.
Schlüsselwörter
Regressionsanalyse, Nachfrageprognose, Umsatzplanung, Produktwerbung, Produktpreis, Zeitreihenanalyse, Supermarkt, Prognosegüte, multiple lineare Regression, Regressionskoeffizienten.
Häufig gestellte Fragen zur Hausarbeit: Nachfrageprognose im Lebensmitteleinzelhandel mittels Regressionsanalyse
Was ist das Thema der Hausarbeit?
Die Hausarbeit untersucht den Einfluss von Produktwerbung, Produktpreis und zeitlicher Entwicklung auf die Produktnachfrage in einem Supermarkt. Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung eines Regressionsmodells zur Nachfrageprognose, um die Absatzplanung zu verbessern und Gewinneinbußen durch verdorbene Ware zu reduzieren.
Welche Methoden werden in der Hausarbeit angewendet?
Die zentrale Methode ist die Regressionsanalyse, insbesondere die multiple lineare Regression. Die Arbeit beschreibt die theoretischen Grundlagen der linearen Regression, inklusive der Optimierung der Zielfunktion und der Bewertung der Prognosegüte anhand geeigneter Gütemaße. Diese Methoden werden dann auf einen umfangreichen Datensatz mit Informationen zu 2910 Produkten angewendet.
Welche Daten werden verwendet?
Die Analyse basiert auf einem Datensatz aus einem Supermarkt, der Informationen zu Produktwerbung, Produktpreis, Zeit und der entsprechenden Nachfrage für 2910 Produkte enthält. Die Eigenschaften der Variablen werden detailliert im Kapitel zur multiplen linearen Regressionsanalyse beschrieben.
Wie ist die Hausarbeit strukturiert?
Die Arbeit gliedert sich in eine Einleitung, ein Kapitel zur linearen Regressionsanalyse, ein Kapitel zur multiplen linearen Regressionsanalyse anhand der Umsatzdaten und ein Fazit. Die Einleitung beschreibt die Relevanz des Themas und die Struktur der Arbeit. Das Kapitel zur linearen Regression erläutert die theoretischen Grundlagen. Das Kapitel zur multiplen linearen Regression präsentiert die Anwendung der Methode auf den Datensatz, zunächst exemplarisch für ein Produkt und dann für alle 2910 Produkte. Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen.
Welche Ergebnisse werden präsentiert?
Die Arbeit präsentiert Regressionsmodelle zur Nachfrageprognose für jedes der 2910 Produkte. Die Regressionskoeffizienten werden analysiert, um den Einfluss von Werbung, Preis und Zeit auf die Nachfrage zu bestimmen. Die Prognosegüte der Modelle wird bewertet, um die Qualität der entwickelten Nachfrageprognose zu beurteilen. Die Analyse zielt darauf ab, Regelmäßigkeiten in der Umsatzplanung abzuleiten.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Hausarbeit?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Regressionsanalyse, Nachfrageprognose, Umsatzplanung, Produktwerbung, Produktpreis, Zeitreihenanalyse, Supermarkt, Prognosegüte, multiple lineare Regression, Regressionskoeffizienten.
Was ist das Ziel der Nachfrageprognose?
Das Ziel der Nachfrageprognose ist die Verbesserung der Absatzplanung im Lebensmitteleinzelhandel, insbesondere um Verluste durch verdorbene Waren zu minimieren und die Rentabilität zu steigern. Zuverlässige Prognosen ermöglichen eine effizientere Beschaffung und Lagerhaltung.
Wie wird die Prognosegüte bewertet?
Die Prognosegüte wird anhand geeigneter Gütemaße bewertet, die im Kapitel zur linearen Regressionsanalyse detailliert erläutert werden. Diese Gütemaße ermöglichen eine fundierte Beurteilung der Qualität der entwickelten Regressionsmodelle und der daraus resultierenden Nachfrageprognosen.
- Arbeit zitieren
- Dennis Bartsch (Autor:in), 2016, Regressionsanalyse als Methode zur Nachfrageprognose. Produktnachfrageentwicklung eines Supermakts, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/314783
