Nutzen Sie die Datenanalyse, um die Nachfrage anhand von Trends (wie bei der Einführung neuer Produkte), Saisonalität, Preiselastizität und anderen Umweltfaktoren vorherzusagen.
Identifizieren Sie die wichtigsten Faktoren für die Nachfrage und quantifizieren Sie deren Auswirkungen.
Erstellen, validieren und verbessern Sie Prognosemodelle mit sowohl kontinuierlichen als auch kategorialen Variablen.
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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen bei Demand Analytics - eine der gefragtesten Fähigkeiten im Supply Chain Management und Marketing! Anhand der realen Geschichte und der Daten eines führenden Kochgeschirrherstellers in Nordamerika lernen Sie die Fähigkeiten der Datenanalyse für die Bedarfsplanung und -prognose. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, 1. Die Prognosegenauigkeit zu verbessern, indem Sie Modelle zur Nachfragevorhersage erstellen und validieren.
2. Die Nachfrage besser zu stimulieren und zu beeinflussen, indem Sie die treibenden Kräfte (z.B. Zeit, Saisonalität, Preis und andere Umweltfaktoren) für die Nachfrage identifizieren und ihre Auswirkungen quantifizieren. AK ist ein führender Kochgeschirrhersteller in Nordamerika. Sein neu eingeführtes Spitzenprodukt gewann auf dem Markt an Dynamik. Eine Preisanpassung in der Hochsaison löste jedoch einen erheblichen Nachfrageschub aus, der AK völlig überraschte und zu einem enormen Auftragsrückstand führte. AK lief Gefahr, die Marktdynamik aufgrund der verärgerten Kunden und der hohen Kosten, die mit der Überstundenproduktion und dem beschleunigten Versand verbunden waren, zu verlieren. Eine genaue Nachfrageprognose ist für die Steigerung der Einnahmen und die Senkung der Kosten unerlässlich. Die Identifizierung der Triebkräfte der Nachfrage und die Bewertung ihrer Auswirkungen auf die Nachfrage können Unternehmen dabei helfen, die Nachfrage besser zu beeinflussen und zu stimulieren. Ich wünsche Ihnen viel Spaß mit dem Kurs!
Willkommen in der aufregenden Welt der Demand Analytics! In Woche 1 lernen Sie die Krise kennen, mit der AK MetalCrafters (ein führender Kochgeschirrhersteller in Nordamerika) bei der Einführung neuer Produkte konfrontiert war, und wie AK die Krise mithilfe von Demand Analytics erfolgreich gelöst hat. Außerdem lernen Sie die allgemeinen Grundsätze der Bedarfsplanung und -prognose kennen und erfahren, wie sich diese in die integrierte Geschäftsplanung eines Unternehmens einfügt.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
3 Videos•Insgesamt 15 Minuten
Die Geschichte von AK MetalCrafters•4 Minuten
Überblick über den Kurs•6 Minuten
Allgemeine Grundsätze der Bedarfsplanung und -prognose•6 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 60 Minuten
Ist dieser Kurs das Richtige für mich?•30 Minuten
Vier Säulen einer exzellenten Bedarfsplanung•30 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Allgemeine Grundsätze•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 60 Minuten
Beispiel(e) für Bedarfsplanung und -prognose•60 Minuten
Trend vorhersagen
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Willkommen zu Woche 2 der Analytik der Nachfrage! Sie werden ein lineares Modell zur Vorhersage des Trends (wie bei der Einführung neuer Produkte) erstellen und interpretieren. Sie werden auch Techniken zur Datenerfassung, -vorverarbeitung und -visualisierung erlernen, die für die Modellerstellung entscheidend sind.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 peer review
Infos zu Modulinhalt anzeigen
5 Videos•Insgesamt 23 Minuten
Die Grundlagen der statistischen Prognosemodelle•6 Minuten
Datenerfassung, Vorverarbeitung und Visualisierung•3 Minuten
Screencast zur Datenvisualisierung•4 Minuten
Erstellen und interpretieren Sie ein lineares Modell•8 Minuten
Erstellen und Interpretieren eines linearen Modells Screencast•3 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 90 Minuten
Auswahl und Vorbereitung der Software•30 Minuten
Das Visualisierungsbeispiel•30 Minuten
Erstellen und interpretieren Sie ein lineares Modell: Beispiel•30 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Trend vorhersagen•30 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Datenvisualisierung und Erstellung linearer Modelle•60 Minuten
Vorhersage der Auswirkungen von Preisen und anderen Umweltfaktoren
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Willkommen zu Woche 3 der Analytik der Nachfrage! Sie werden das in Woche 2 erstellte lineare Modell validieren und verbessern, indem Sie zunächst seine Fehler analysieren, um fehlende Variablen zu identifizieren, und dann ein multiples Regressionsmodell erstellen, um nicht nur den Trend, sondern auch die Auswirkungen des Preises und anderer Umweltfaktoren zu erfassen.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 peer review
Infos zu Modulinhalt anzeigen
3 Videos•Insgesamt 15 Minuten
Modellvalidierung und Verbesserung•5 Minuten
Multiple Regression für Trend, Preis und andere Faktoren•6 Minuten
Bildschirmpräsentation zur multiplen Regression•4 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 30 Minuten
Beispiel einer multiplen Regression•30 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 70 Minuten
Modellvalidierung und Verbesserung•40 Minuten
Multiple Regression•30 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Erstellung eines multiplen Regressionsmodells ohne Hausverkäufe•60 Minuten
Vorhersage der Saisonalität
Modul 4•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In dieser letzten Woche von Demand Analytics werden Sie Ihr in Woche 3 erstelltes Modell für die Nachfrageprognose weiter verbessern, indem Sie die Saisonalität einbeziehen, um die periodischen Muster in den Fehlern zu erfassen. Sie werden lernen, wie Sie kategorische Variablen modellieren und formatieren und wie Sie Ihre Prognose erstellen und testen.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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298 Bewertungen
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S
SN
4·
Geprüft am 10. Okt. 2022
Was expecting a bit more advanced techniques for forecasting demand. However, it's a great course for a beginner.
A
AS
5·
Geprüft am 17. Apr. 2020
This course if good for beginners to get understanding of forecasting techniques. Also provides better understanding of Regression analysis and various modelling methods to Supply chain personals,
R
RB
5·
Geprüft am 4. Aug. 2021
The course helped me to understand demand analytics.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
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Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
Finanzielle Unterstützung verfügbar, weitere Informationen
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.