Miriam Mayer ist eine deutsche Autorin, die über Kultur, Geschichte und gesellschaftliche Entwicklungen schreibt. In ihren Büchern verbindet sie fundierte Recherche mit einer atmosphärischen Erzählweise und richtet den Blick auf die verborgenen Geschichten hinter bekannten Ereignissen. Ihr Stil zeichnet sich durch Klarheit, historische Neugier und ein feines Gespür für zwischenmenschliche Dynamiken aus.
Was das Modell nicht sagt. Prädiktive Analysen zur Umsatzprognose und zum Management von Geschäftsrisiken
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- Nombre de pages158
- FormatePub
- ISBN978-3-565-45824-0
- EAN9783565458240
- Date de parution25/05/2026
- Protection num.pas de protection
- Taille2 Mo
- Infos supplémentairesepub
- ÉditeurEmphaloz Publishing House
Résumé
Dieses Buch untersucht, wie prädiktive Analysen das Gefühl von Sicherheit neu verteilen: sie versprechen bessere Umsatzprognosen und klarere Risikobilder, ohne die innere Unsicherheit von Entscheidungsträgern zu beseitigen. Es fragt, ob Modelle Unsicherheit reduzieren oder nur verschieben - von der Datenanalyse zum Management der eigenen Angst vor Fehlentscheidungen.
Im Vordergrund stehen zwei zentrale Mechanismen.
Erstens erleben Führungskräfte Vorhersagen oft als verkappte Verpflichtung: je klarer die Zahlen, desto schärfer die Erwartung, falsche Entscheidungen zu vermeiden, was innere Experimentierfreude und kalkulierte Risiken bedroht. Zweitens entsteht ein Spannungsverhältnis zwischen Glauben und Vertrauen: Ein Modell kann "stark" rechnen, vertraut wird ihm aber erst, wenn der Mensch versteht, wann es versagt und warum - und nicht nur, wie gut es in der Vergangenheit funktioniert hat.
Erstens erleben Führungskräfte Vorhersagen oft als verkappte Verpflichtung: je klarer die Zahlen, desto schärfer die Erwartung, falsche Entscheidungen zu vermeiden, was innere Experimentierfreude und kalkulierte Risiken bedroht. Zweitens entsteht ein Spannungsverhältnis zwischen Glauben und Vertrauen: Ein Modell kann "stark" rechnen, vertraut wird ihm aber erst, wenn der Mensch versteht, wann es versagt und warum - und nicht nur, wie gut es in der Vergangenheit funktioniert hat.
