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Statistische Methodenkompetenz wird im Controlling zunehmend bedeutender, so ist die evidenzbasierte Prognose durch algorithmische Analyse von Datenbeständen ein Schwerpunkt von Controlling Analytics. Die Fallstudie durchleuchtet daher anhand von Datenmaterial des Schweizer Bundesamts für Statistik das Vorgehen bei einer Datenanalyse, insbesondere beim Einsatz der Zeitregression für Prognosezwecke, und geht dabei auf methodische Besonderheiten, Caveats und Einsatzmöglichkeiten in Microsoft Excel ein. Die Fallbeschreibung und Aufgaben sind im WiSt-Heft Nr. 4/23 zu finden.
Controlling Analytics: Einsatz für Prognosen im Controlling - Teil 1: Fallbeschreibung und Aufgaben
(2023)
Statistische Methodenkompetenz wird im Controlling zunehmend bedeutender, so ist die evidenzbasierte Prognose durch algorithmische Analyse von Datenbeständen ein Schwerpunkt von Controlling Analytics. Die Fallstudie durchleuchtet daher anhand von Datenmaterial des Schweizer Bundesamts für Statistik das Vorgehen bei einer Datenanalyse, insbesondere beim Einsatz der Zeitregression für Prognosezwecke, und geht dabei auf methodische Besonderheiten, Caveats und Einsatzmöglichkeiten in Microsoft Excel ein.
In Europa und den USA werden rund 39 % des Energieverbrauchs durch den Betrieb von Gebäuden verursacht. Sie bieten somit großes Potential, den Gesamtenergieverbrauch zu verringern. Eine sinnvolle Möglichkeit dieser Umsetzung, ohne auf Gebäudekomfort verzichten zu müssen, liegt in der Optimierung der Gebäudeeffizienz. Dahingehend werden physikalische und datenbasierte Modelle als Planungstool für die Gebäudemodellierung verwendet, um frühzeitig Erkenntnisse über deren Energieverbrauch zu gewinnen. Während physikalische Modelle thermodynamische Prinzipien zur Modellierung des Energieverbrauchs einsetzen, verwenden datenbasierte Modelle historische oder allgemein verfügbare Daten, um ein Vorhersagemodell zu entwickeln. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines datenbasierten Modells, zur Prognose des Energieverbrauchs der Beleuchtung von Bürogebäuden. Es wurden bereits zahlreiche Studien hinsichtlich Prognosen des Energieverbrauchs erstellt. Die meisten beziehen sich jedoch auf den Gesamtenergieverbrauch oder jenen, welcher für Heizung, Kühlung oder Klimatechnik aufgewendet wird. Die Recherche des Autors ergab, dass vergleichsweise wenig Forschung für Vorhersagemodelle zur Ermittlung des Energieverbrauchs für die Beleuchtung betrieben wurde. Zur Umsetzung der Analyse stehen dem Autor Daten aus der Beleuchtungsinfrastruktur sowie Wetter-, Zeit- und Gebäudedaten zur Verfügung. Anhand dieser Arbeit soll eruiert werden, ob diese Daten hinreichend aussagekräftig sind, um ein geeignetes Modell zu entwickeln.