Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist die Entwicklung eines Modells zur univariaten Umsatzprognose für die Systemgastronomiekette L’Osteria. Diese Prognose wird von L’Osteria genutzt, um Leistungsbewertungen gegen Budget durchzuführen. Das Modell basiert auf historischen Umsatzdaten und liefert Vorhersagen für die kommenden drei Monate. Die Modellierung erfolgte in RStudio, und das Modell wurde anschließend für die praktische Anwendung im BI-Tool von L’Osteria Tableau implementiert. Die Methodik stützt sich auf die Analyse historischer Tagesumsätze von 2019 bis 2024 und basiert auf einem SARIMA-Modell. Das SARIMA-Modell wurde gewählt, weil es wichtige theoretische Aspekte wie Markttrends und komplexe Saisonalitäten abbilden kann. Andere Aspekte, i.e. Sonderdaten wie Feiertage, Pricing und Umsatzausfälle, werden im Rahmen der Methodik berücksichtigt. Dazu werden diese Sondereffekte zunächst identifiziert und aus den Daten eliminiert. Die Daten werden homogenisiert, um sie vergleichbarer zu machen. Die homogenen Daten werden mit dem SARIMA-Modell prognostiziert. Anschließend werden die entfernten Sonderdaten und Pricing wieder modelliert. Die Ergebnisse zeigen, dass SARIMA-Modelle gut für die univariate Umsatzprognose in der Systemgastronomie geeignet sind. Besonders das Modell SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 0)(364) lieferte für L’Osteria die beste Vorhersage, mit einer durchschnittlichen Abweichung von nur 6, 25% (MAPE) zwischen den prognostizierten und tatsächlichen Umsätzen. Diese geringe Fehlerquote deutet darauf hin, dass das Modell Trends und saisonale Schwankungen in den Umsätzen gut erfasst und somit eine verlässliche Grundlage für Prognosen bietet. Die Implikationen sind vielversprechend: Die entwickelte Methodik ermöglicht präzise und effiziente Umsatzprognosen und lässt sich problemlos in das BI-Tool integrieren. Sie stellt somit nicht nur einen wissenschaftlichen Beitrag zur Zeitreihenanalyse dar, sondern ist auch von großer praktischer Bedeutung für die Gastronomie.     «

Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist die Entwicklung eines Modells zur univariaten Umsatzprognose für die Systemgastronomiekette L’Osteria. Diese Prognose wird von L’Osteria genutzt, um Leistungsbewertungen gegen Budget durchzuführen. Das Modell basiert auf historischen Umsatzdaten und liefert Vorhersagen für die kommenden drei Monate. Die Modellierung erfolgte in RStudio, und das Modell wurde anschließend für die praktische Anwendung im BI-Tool von L’Osteria Tableau implementiert. Die Method...     »