Um qualitativ hochwertige Analysen und Vorhersagen zu gewährleisten, ist der Zeitraum der bereitgestellten Daten von entscheidender Bedeutung. Aus Qualitätsgründen sollten wir mindestens die Daten der letzten zwei Jahre erhalten. Noch besser sind jedoch Daten der letzten fünf Jahre.

Warum ist das so?

1. Langfristige Trends erkennen:

Daten aus einem längeren Zeitraum ermöglichen es, die KI besser zu trainieren, um langfristige Trends und Muster zu erkennen. Dies ist besonders wichtig, um saisonale Schwankungen, wiederkehrende Ereignisse und langfristige Entwicklungen zu identifizieren.

2. Genauere Modelle und Vorhersagen:

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen basieren auf der Fähigkeit, aus vorhandenen Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Je mehr historische Daten zur Verfügung stehen, desto besser kann das Modell trainiert werden. Dies führt zu genaueren und verlässlicheren Vorhersagen. Daten der letzten fünf Jahre bieten eine solide Grundlage.

3. Robustheit gegenüber Anomalien:

In kürzeren Zeiträumen können einzelne ungewöhnliche Ereignisse, die Daten stark beeinflussen. Ein längerer Datenzeitraum hilft dabei, solche Anomalien besser zu verstehen und ihre Auswirkungen zu relativieren. So kann sichergestellt werden, dass das Modell nicht von kurzfristigen Schwankungen übermäßig beeinflusst wird.

4. Umfangreiche Datenbasis:

Eine umfangreiche Datenbasis ist entscheidend für die statistische Signifikanz. Bei seltenen Ereignissen oder in spezifischen Nischenmärkten kann es vorkommen, dass relevante Datenpunkte nur selten auftreten. Ein längerer Zeitraum erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass genügend relevante Daten gesammelt werden, um fundierte Analysen durchzuführen.

Insgesamt führt also ein längerer Zeitraum der bereitgestellten Daten zu einer höheren Qualität der Analyse führt. Mindestens zwei Jahre sind erforderlich, um grundlegende Muster zu erkennen. Ideal sind jedoch fünf Jahre, um eine tiefere und umfassendere Analyse zu ermöglichen. Indem wir sicherstellen, dass wir ausreichend historische Daten haben, können wir präzisere, zuverlässigere und robustere Ergebnisse erzielen.