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index cbd78ae..f675e49 100644
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@@ -30,7 +30,8 @@ Das Script 'get_products.m' liest die Datei ''
- Lineare-Approximation (zeit -> quantität)
- Mittlere-Wochen-Verhersagen
-image::image/opt_pred_pie.svg[Anteil der Verfahren an der Gesammtlösung]
+.Anteil der Verfahren an der Gesammtlösung
+image::image/opt_pred_pie.svg[scaledwidth="75%"]
Mittelwert
~~~~~~~~~~
@@ -44,7 +45,8 @@ Wenn man die Summe über dem Absatz alle Produkte für alle 42 Tage in einem
Diagram abträgt, sieht man eine sehr deutliche periodische Schwankung der
Werte.
-image::image/q_sum.svg[Quantitätssumme]
+.Quantitätssumme
+image::image/q_sum.svg[scaledwidth="75%"]
Diese Schwanken in einem Sieben-Tage-Rhythmus.
Unter der Anahme, das dieses Verhalten jedem oder zumindest in den meisten
@@ -58,7 +60,8 @@ In der Summer versucht man also über sieben Tage einen mittlere Schwingung
der Sieben-Tage-Schankung zu erzeugen und dieses dann für den unbekannten
Zeitraum vorherzusagen.
-image::image/sevenday_pred.svg[Quantitätssumme mit Sevenday-Vorhersage]
+.Quantitätssumme mit Sevenday-Vorhersage
+image::image/sevenday_pred.svg[scaledwidth="75%"]
In diesem Diagramm ist die mittlere kurve in den Vorhersagezeitraum abgetragen
worden.
@@ -162,7 +165,8 @@ Verfahren am besten geeignet ist.
Mit diesem Vektor können nun die Vorhersagen der einzelnen Produkte für den
unbekannten Zeitraum zusammen gelegt werden.
-image::image/opt_pred_pie.svg[OptimizePie]
+.Anteil der Verfahren an der Gesammtlösung
+image::image/opt_pred_pie.svg[scaledwidth="75%"]
Dieses Verfahren würde sich auch gut zur Bestimmung des Abgabe-Datensatzes für
den Daten-Mining-Cup eignen.