編輯推薦
將應用預測領域中有影響力的研究和著述匯集於本書,使本書成為一本商務預測領域的資源大全。本書所選文章的作者都是這一領域的專傢,他們專注於前沿的發現,並揭示新的途徑和方法,也觸及到許多有爭議的話題。
本書從實用角度齣發,探討瞭商務預測的基本問題,包括如何降低預測誤差、如何獲得有效基準,以及如何使用預測來指導商務工作沿正確的軌道發展。書內所選文章涉及統計預測方法,揭示瞭如何使用數據挖掘策略選擇統計預測水平,改善預測工作。
內容簡介
描述瞭一係列的新工具和研究結果,可以使過程更高效,産齣的結果更加準確。本書共分為四章,第1章介紹瞭商業預測的基本原理,第二章介紹瞭統計預測的方法,第三章介紹瞭預測性能評估和報告,第四章介紹瞭商業預測的過程和策略。本書從專傢的視角,提供瞭新的研究成果幫助你實現你的商業目標。
作者簡介
Michael Gilliland,是SAS公司(世界商業分析和商業智能預測軟件公司)營銷經理,《遠見:應用預測》國際期刊“預測實踐”欄目編輯,著有《商務預測交易》一書;曾在《供應鏈管理評論》《商務預測分析雜誌》《供應鏈預測文摘》《APICS雜誌》《瑞士分析學雜誌》和《遠見》等期刊發錶多篇文章。Michael 擁有密歇根州大學文學碩士學位(主攻哲學),約翰·霍普金斯大學哲學與數學碩士學位。
Len Tashman,是《遠見:應用預測》國際期刊的創始編輯。Len目前供職於國際預測員研究會董事會,組織並主持每年一度的國際預測研討會“實踐中的預測”分論壇。Len是佛濛特大學工商管理專業名譽教授,擔任商務預測中心主任。
Udo Sglavo,是 SAS 研究所預測建模研發中心執行主任。其團隊開發的軟件業界領先並屢獲殊榮,領域涉及數據挖掘、機器學習和大規模自動化預測。他在《分析學》期刊發錶瞭多篇文章,並積極為《商務預測交易》博客撰稿。Udo目前供職於《遠見》期刊執業谘詢委員會,畢業於德國應用科學大學數學專業。
目錄
第1章 商業預測分析基礎 /1
1.1 正確理解不確定性 /3
1.2 需求規劃師可以從股市學到什麼? /8
1.3 可預測性的精確定義 /12
1.4 可預測性:用於基準和完善預測結果的新方法 /19
1.5 預測誤差及規避 /31
1.6 基準帶來的危害 /40
1.7 我們可以從已發布的預測精度調查中獲得有效基準嗎? /42
1.8 定義需求預測中的“需求” /52
1.9 預測引領商業的六項原則 /57
1.10 預測之美 /65
第2章 統計預測方法 /69
2.1 一名務實預測員的自白 /70
2.2 組閤預測法價值新發現 /79
2.3 如何預測包含極端值的數據 /82
2.4 選擇統計預測層次 /85
2.5 什麼時候應該使用平綫預測? /88
2.6 通過時間壓縮進行預測 /90
2.7 預測數據挖掘:簡介 /97
2.8 預測數據挖掘:過程和方法 /103
2.9 預測最差情境:嚴重性有幾重? /109
2.10 良好模式和糟糕模式 /116
第3章 預測效果評價與報告 /123
3.1 預測精度測量教程:注意事項 /124
3.2 追蹤預測精度,改進預測過程 /136
3.3 以一種“更軟”的方法測量預測精度 /144
3.4 測量預測精度 /150
3.5 應將預測誤差定義為e = F-A還是e = A-F /157
3.6 百分誤差:分母是什麼 /160
3.7 百分比誤差會毀瞭我們一天的工作! /166
3.8 間斷需求預測精度測量指標新解 /174
3.9 MAD/Mean比率較MAPE的優勢 /180
3.10 在預測評估中使用等級誤差代替百分比誤差 /185
3.11 用於評估預測誤差的擴展預測實現圖 /194
3.12 預測誤差指標:評價與建議 /202
3.13 間斷需求預測方法的質量:比我們預想中還差! /211
3.14 通過異常事件管理預測 /218
3.15 利用過程行為圖改善預測與決策 /221
3.16 你的預測能否贏過樸素預測? /233
第4章 商業預測流程與策略 /237
4.1 FVA:檢驗預測實踐效果的試金石 /238
4.2 商業預測定位在何處? /244
4.3 設置預測效果目標 /248
4.4 使用相對誤差度量提高供應鏈預測質量 /251
4.5 為什麼要相信你的預測? /261
4.6 操作復雜而提供的證據不足:先進的預測方法真的先進嗎? /265
4.7 預測流程中應該取消麵對麵會議嗎? /268
4.8 銷售預測博弈對供應鏈的影響 /275
4.9 銷售團隊在預測工作中的作用 /286
4.10 預測時的正確與錯誤判斷:四傢公司的教訓 /293
4.11 新産品預測的最差實踐 /301
4.12 零售業銷售與運營規劃 /306
4.13 銷售與經營規劃(S&OP;):路在何方? /314
參考文獻 /321
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