In einem früheren Beitrag habe ich CAGR-basierte Prognosen erklärt. Die CAGR-basierte Prognose ist eine sehr einfache Prognosemethode, die häufig in der Industrie eingesetzt wird, zB zur Prognose von Absatz und Produktionsleistung. Einfache Prognosemodelle haben Vorteile. Sie sind leicht verständlich und einfach umzusetzen. Zudem…
OICA-Produktionsstatistik : OICA ist die Internationale Organisation der Kraftfahrzeughersteller. OICA stellt Verkaufs- und Produktionsstatistiken für alle relevanten Länder in offenen Datensätzen bereit. Diese können unter http://www.oica.net/category/production-statistics/ abgerufen werden. EPA-Daten : EPA ist die Umweltschutzbehörde der Vereinigten Staaten. Auf ihrer Website findet man viele frei zugängliche Datensätze: https://www.epa.gov/automotive-trends/download-automotive-trends-report#Full%20Report…
n diesem Beitrag liefere ich ein Beispiel für CAGR-basierte Prognosen unter Verwendung von OICA-Fahrzeugproduktionsdaten für die chinesische Automobilindustrie. CAGR ist die zusammengesetzte durchschnittliche Wachstumsrate. Wenn z. B. die Produktionsleistung im Jahr 2000 1.000.000 Einheiten beträgt, dann würde, wenn CAGR =…
Dieser Beitrag ist eine grobe Einführung in das Seaborn-Modul in Python. Ich verwende es zur Datenvisualisierung in Kombination mit Pandas. Lesen Sie die Kommentare, um meinen Arbeitsablauf zu verstehen. Alle Fragen können Sie als Kommentar am Ende des Beitrags hinterlassen. Jahr Land Ausgang…
In früheren Beiträgen habe ich gezeigt, wie Daten von Twitter (twitteR), Yahoo Finance (quantmod), The Guardian (guardianR) und OECD (oecd R-package) direkt in R abgerufen und verwendet werden können. In diesem Beitrag zeige ich, wie man mit einem API-Schlüssel mit…