Digitization in Controlling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden Jan 2020, 2020
Serie: Buch 84 von 91 - BestMasters
- Softcover
- Neu

Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Andre Große Kamphake deals with the digitization in controlling and focuses in this context on the analysis of automated forecasting processes within a chemical company. He aims at outlining to what extent and how accurate forecasting processes can be automated in the age of digitization and big data. Therefore, the forecast of the working capital is put at the center since it plays a leading role for the cash collection process. Based on data from 2015 to 2018, two different forecasting models are combined to optimally predict the different components contained in the working capital. The author manages to prove that both a trained forecasting algorithm achieves a prediction accuracy of 92.49 % and statistical methods in machine learning lead to a significant increase in forecasts compared to naive forecasting models. 88 pp. Englisch.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783658287405
- Titel
- Digitization in Controlling
- Autor
- Andre Große Kamphake
- Verlag
- Springer Fachmedien Wiesbaden Jan 2020
- Erscheinungsjahr
- 2020
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3658287403
- ISBN-13
- 9783658287405
- Artikelgewicht
- 127 Gramm
- Abmessungen
- 210x148x6 mm
- Serie
- Buch 84 von 91: BestMasters
Andre Große Kamphake deals with the digitization in controlling and focuses in this context on the analysis of automated forecasting processes within a chemical company. He aims at outlining to what extent and how accurate forecasting processes can be automated in the age of digitization and big data. Therefore, the forecast of the working capital is put at the center since it plays a leading role for the cash collection process. Based on data from 2015 to 2018, two different forecasting models are combined to optimally predict the different components contained in the working capital. The author manages to prove that both a trained forecasting algorithm achieves a prediction accuracy of 92.49 % and statistical methods in machine learning lead to a significant increase in forecasts compared to naive forecasting models.
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Über die Autorin bzw. den Autor
After successfully completing his master's degree in business administration in major Finance at the University of Cologne, Germany, Andre Große Kamphake works as a controller in the field of business development with a focus on reporting and data analysis.
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