Zeitreihenanalyse
In der Zeitreihenanalyse wurden die Verkaufszahlen zu untersuchen. Die Analyse bestand aus mehreren Schritten: Berechnung der monatlichen Verkaufszahlen, Zerlegung der Zeitreihe in Trend-, Saison- und zyklische Komponenten und Darstellung der saisonbereinigten Zeitreihe.
Zufällige Komponente
Die zufällige Komponente ist für die meisten Monate konstant, somit sind keine unerklärten Schwankungen in den Verkaufszahlen vorhanden, die nicht durch den Trend oder die saisonale Komponente erklärt werden können.
Saisonale Komponente
Die Untersuchung deckte interessante Muster und saisonale Schwankungen im Verkaufsvolumen auf:
Erhöhte Nachfrage: Es wurde beobachtet, dass höhere Verkäufe in den Monaten Oktober, Dezember, Februar und April stattfanden.
Reduzierte Nachfrage: Die Analyse zeigte, dass die Verkaufszahlen in den Monaten September, November, Januar, März, Mai, Juni und Juli tendenziell niedriger sind.
Saisonale Höhepunkte: Der Anstieg der saisonalen Verkäufe im Dezember war typisch für die Weihnachtseinkaufssaison. Ebenso könnte der Anstieg im Februar auf den Valentinstag zurückzuführen gewesen sein.
Auffällige Muster: Der starke Anstieg der Verkäufe im Oktober und Dezember und die Rückgänge im November und Januar sind bemerkenswert.
Trend-Komponente
Die Trend-Komponente verdeutlicht einen kontinuierlichen Anstieg der Verkaufszahlen im betrachteten Zeitraum. Dies lässt darauf schließen, dass das Unternehmen gewachsen ist oder seine Verkaufsstrategien wirkungsvoll umgesetzt wurden.
Die saisonbereinigten Verkaufszahlen zeigen ein insgesamt positives Wachstum über den betrachteten Zeitraum. Einige Monate, wie März 2018, zeigen auffällig hohe Verkaufszahlen im Vergleich zu den umliegenden Monaten. Es könnte hilfreich sein, zu untersuchen, ob bestimmte Ereignisse, wie Werbeaktionen oder Produkteinführungen, in diesen Monaten stattgefunden haben, die zu den erhöhten Verkaufszahlen beigetragen haben könnten.