Leseprobe
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Darstellung von Mustern und Zusammenhängen in Daten getrackter Bestellungen unter Nachfrageunsicherheit und zufälligem Ertrag mit Hilfe von Regressionsmethoden
Matthias Wolff
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Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft / Betriebswirtschaft
Beschreibung
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Universität zu Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Dieser Arbeit wird ein abgespeckter Datensatz zu Grunde gelegt, der mit einer Erweiterung des „periodic review inventory model“ generiert wurde und in states unterteilt ist. Jeder state enthält Informationen über den Lagerbestand, die Menge eines vor einer und zwei Perioden bestellten Produktes und die zugehörigen Kosten. Zunächst wird in Abschnitt 2 das periodic inventory review model eingeführt, das Prinzip RFID kurz vorgestellt und an kurzen Beispielen weiter vertieft. Es wird ebenfalls ein kurzer Einblick in die Grundlagen der Regression und deren Interpretations- und Analysemethoden gegeben. Im Hauptteil werden Muster und Strukturen innerhalb dieses Datensatzes mit Hilfe verschiedener Regressionsmethoden dargestellt und im Anschluss diskutiert. Abschnitt 4 zieht ein Fazit mit kritischer Würdigung der Analysen und gibt einen Ausblick.
Kundenbewertungen
bestellungen, mustern, hilfe, zusammenhängen, ertrag, regressionsmethoden, daten, nachfrageunsicherheit