Daten in Numbers simulieren

Es wäre wünschenswert, wenn du Antworten geben könntest, die auf eigener Expertise beruhen [...]

Letzteres ist hier im Übrigen untersagt und kann bei wiederholtem Verstoss zur Sperre führen.

[Vom Moderator bearbeitet]

Hey! 👋

Ja, das geht grundsätzlich – mit ein paar Tricks und Funktionen recht gute Schätzungen simulieren, vor allem bei unregelmäßigen Zeitreihen wie Stromzählerdaten. Ich erklär dir mal, wie du das machen kannst:

🔧 

1. Daten vorbereiten

Zuerst brauchst du eine Tabelle mit mindestens:

• Datum (z. B. 03.01.2024, 15.01.2024 usw.)
• Zählerstand (z. B. 12.453 kWh)

Wenn du’s sauber sortierst (Datum in Spalte A, Verbrauch in Spalte B), kannst du danach gut rechnen.

📈 

2. Verbrauch interpolieren (schätzen)

Da du nicht jeden Monatsersten einen Messpunkt hast, brauchst du eine interpolierte Schätzung – also z. B. den Verbrauch „zwischen“ dem 28.2. und dem 5.3.

Dazu kannst du z. B. so vorgehen:

• Erstelle eine zweite Tabelle mit nur den Monatsersten (1.1., 1.2., 1.3. …)
• Nutze dann SVERWEIS oder eine eigene Schätzformel, um den „nächstgelegenen Zählerstand“ zu finden
• Oder: Berechne den durchschnittlichen Verbrauch pro Tag zwischen zwei Messpunkten und extrapoliere rückwirkend auf den 1. des Monats

🧠 Beispiel-Idee:

Wenn du am 25.2. einen Stand von 13.000 und am 5.3. einen Stand von 13.100 hast, dann sind das 100 kWh in 8 Tagen = 12,5 kWh/Tag.

→ Vom 25.2. bis 1.3. = 4 Tage = 50 kWh

→ 13.000 + 50 = geschätzter Stand zum 1.3.: 13.050 kWh

📊 

3. Diagramm erstellen

Wenn du die geschätzten Werte für jeden Monatsersten hast:

• Wähle die Spalten „Datum (Monatserster)“ und „geschätzter Stand“
• Klicke auf Diagramm > Liniendiagramm oder Säulendiagramm
• Voilà!

🤖 

AI in Numbers?

Numbers selbst hat jetzt Zugriff auf Apple Intelligence, da könntest du die Schreibtools mal testen. Alternativ geht’s auch gut „per Hand“, wie oben gezeigt – wenn du Lust auf Formeln hast. 😉

Wenn ich deine Frage richtig verstehe, dann hast du Ablesungen zu unregelmäßigen Zeitpunkten (Datum und Uhrzeit; Zählerwert) und möchtest auf das Monatsende eine Prognose erstellen.

Dabei ist erst mal wichtig, dass die Messzeitpunkte als Datumswerte begriffen werden. Also diese Spalte (x) entsprechend formatieren. Die Messwerte in die zweite Spalte (y).

Die benötigte Funktion heißt PROGNOSE. Sie benutzt eine lineare Regression von Wertepaaren (x,y), um den Wert y* für einen Zielwert x* auszugeben. Lineare Regression heißt, dass Numbers eine Gerade so durch die Messwerte legt, dass die Werte optimal um die Gerade streuen (Best Fit).

Die Details findest du in der Hilfe zu der Funktion. Wenn du als x* das Monatsende angibst, bekommst du den erwarteten Verbrauch y* zu diesem Datum.

Die Regression ist eine statistische Funktion. Je weniger Messwerte du hast, und je weiter die streuen, um so weniger genau wird die Prognose ausfallen. Das ist alles klassische Mathematik, dafür braucht man keine KI.