Uncategorized

Mike Gilliland 0
Fall forecasting events

If you need an excuse to get out of the office and perhaps learn a thing or two this fall, here are three upcoming events: Foresight Practitioner Conference: S&OP and Collaborative Forecasting (Columbus, OH, September 25-26) From the campus of Ohio State University, Foresight's editor Len Tashman and S&OP column

Thomas Wende 0
Don't touch this...oder Dinge, die man im SAS Enterprise Guide nicht tun sollte!

Teil 1: Performancekiller Der SAS Enterprise Guide ist ein sehr intuitives und trotzdem ausgesprochen mächtiges Graphical User Interface. Neben einer kompletten Programmieroberfläche, bietet er eine Menge Point- and Click Anwendungsroutinen, durch welche man vom Einlesen von Excel-Dokumenten, über SQL-Abfragen, bis hin zu komplexen Grafiken und Vorhersagemodellierungen, mit ein paar Klicks alles erreichen

Thomas Keil 0
Big Data und High-Performance Computing

Die Entwicklung der Rechenkapazitäten ist so rasant, dass man sich das gelegentlich vor Augen führen muss. Vor einem halben Jahrhundert sind Menschen regelmäßig ins All geflogen – mit Computern, deren Leistungsfähigkeit heute von jedem Smartphone übertroffen wird.  Während vor wenigen Jahren noch hochqualifizierte Spezialfirmen viele Monate und Jahre für Planung

Rick Wicklin 0
Do dryer balls reduce drying time?

Editor's Note: My 8th grade son, David, created a poster that he submitted to the 2013 ASA Poster Competition. The competition encourages students to display "two or more related graphics that summarize a set of data, look at the data from different points of view, and answer specific questions about

Data Visualization
Sanjay Matange 0
Customizing Plot Appearance

The graphs produced by the SG procedures (and GTL) have a default look and feel designed for the common use cases.  However, everyone has a preference for some special features that make the graphs unique.  Fortunately, extensive customizations can be made to graphs produced by these tools using statement and

Mike Gilliland 0
The "avoidability" of forecast error (Part 4)

The Empirical Evidence Steve Morlidge presents results from two test datasets (the first with high levels of manual intervention, the second with intermittent demand patterns), intended to challenge the robustness of the avoidability principle. The first dataset contained one year of weekly forecasts for 124 product SKUs at a fast-moving consumer

Rick Wicklin 0
Alternative ways to simulate multinomial data

My previous post described the multinomial distribution and showed how to generate random data from the multinomial distribution in SAS by using the RANDMULTINOMIAL function in SAS/IML software. The RANDMULTINOMIAL function is simple to use and implements an efficient algorithm called the sequential conditional marginal method (see Gentle (2003), p.

Mike Gilliland 0
The "avoidability" of forecast error (Part 3)

Suppose we have a perfect forecasting algorithm. This means that we know the "rule" guiding the behavior we are forecasting (i.e., we know the signal), and we have properly expressed the rule in our forecasting algorithm. As long as the rule governing the behavior doesn't change in the future, then any

Learn SAS
Michelle Homes 0
Read what you need

With the pervasiveness of mobile devices, being able to read while “on the go” has been easier than ever. How many times have you found yourself in a situation where you pass the time waiting by reading something on your phone/iPad/tablet etc? With eBooks on my iPad, I find that

Thomas Keil 0
Analytics als Wettbewerbsvorteil für McDonald's

Stellen Sie sich vor, Sie sind der CEO eines weltweit operierenden Unternehmens und finden in einem Benchmark heraus, dass Ihre Wettbewerber stärker wachsen als Sie. Deshalb starten Sie eine Analytics-Strategie, stellen einen Datenanalysten an, nennen ihn Data Scientist (so heißt das nämlich heute) und bitten ihn, analytisch optimierte Marketingkampagnen zu

Mike Gilliland 0
The "avoidability" of forecast error (Part 2)

While I've long advocated the use of Coefficient of Variation (CV) as a quick and dirty indicator of the forecastability of a time-series, its deficiencies are well recognized. It is true that any series with extremely low CV can be forecast quite accurately (using a moving average or simple exponential smoothing

Jan-Ole Romann 0
Analytics im Public Sector: Verwaltung ist Wissen

Im fortschreitende Modernisierungsprozess befindet sich die öffentliche Hand im Spannungsfeld zwischen knappen Kassen und demografischem Wandel einerseits und Forderungen nach einer wirkungsorientierten und bürgernahen Auftragserfüllung andererseits. Die zunehmende Komplexität der fachlichen Zusammenhänge innerhalb einzelner Politikfelder und der Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Bereichen bindet zusätzliche Ressourcen. Mehr und mehr fordert die Politik

Mike Gilliland 0
The "avoidability" of forecast error (Part 1)

"Forecastability" is a frequent topic of discussion on The BFD, and an essential consideration when evaluating the effectiveness of any forecasting process. A major critique of forecasting benchmarks is that they fail to take forecastability into consideration: An organization with "best in class" forecast accuracy may do so only because

1 212 213 214 215 216 281