商业预测分析：新工具和新方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Michael Gilliland，Len Tashman，Udo Sglavo 著，康宁，宫鑫，刘婷婷 译

图书标签:

• 商业分析
• 预测分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 商业智能
• 数据科学
• 统计建模
• 时间序列分析
• 预测建模
• 决策支持

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115455321

版次：01

商品编码：12117711

包装：平装

丛书名： 新信息时代商业经济与管理译丛

开本：小16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：340

正文语种：中文

编辑推荐

将应用预测领域中有影响力的研究和著述汇集于本书，使本书成为一本商务预测领域的资源大全。本书所选文章的作者都是这一领域的专家，他们专注于前沿的发现，并揭示新的途径和方法，也触及到许多有争议的话题。
本书从实用角度出发，探讨了商务预测的基本问题，包括如何降低预测误差、如何获得有效基准，以及如何使用预测来指导商务工作沿正确的轨道发展。书内所选文章涉及统计预测方法，揭示了如何使用数据挖掘策略选择统计预测水平，改善预测工作。

内容简介

描述了一系列的新工具和研究结果，可以使过程更高效，产出的结果更加准确。本书共分为四章，第1章介绍了商业预测的基本原理，第二章介绍了统计预测的方法，第三章介绍了预测性能评估和报告，第四章介绍了商业预测的过程和策略。本书从专家的视角，提供了新的研究成果帮助你实现你的商业目标。

作者简介

Michael Gilliland，是SAS公司（世界商业分析和商业智能预测软件公司）营销经理，《远见：应用预测》国际期刊“预测实践”栏目编辑，著有《商务预测交易》一书；曾在《供应链管理评论》《商务预测分析杂志》《供应链预测文摘》《APICS杂志》《瑞士分析学杂志》和《远见》等期刊发表多篇文章。Michael 拥有密歇根州大学文学硕士学位（主攻哲学），约翰·霍普金斯大学哲学与数学硕士学位。

Len Tashman，是《远见：应用预测》国际期刊的创始编辑。Len目前供职于国际预测员研究会董事会，组织并主持每年一度的国际预测研讨会“实践中的预测”分论坛。Len是佛蒙特大学工商管理专业名誉教授，担任商务预测中心主任。

Udo Sglavo，是 SAS 研究所预测建模研发中心执行主任。其团队开发的软件业界领先并屡获殊荣，领域涉及数据挖掘、机器学习和大规模自动化预测。他在《分析学》期刊发表了多篇文章，并积极为《商务预测交易》博客撰稿。Udo目前供职于《远见》期刊执业咨询委员会，毕业于德国应用科学大学数学专业。

目录

第1章 商业预测分析基础 /1
1．1 正确理解不确定性 /3
1．2 需求规划师可以从股市学到什么？ /8
1．3 可预测性的精确定义 /12
1．4 可预测性：用于基准和完善预测结果的新方法 /19
1．5 预测误差及规避 /31
1．6 基准带来的危害 /40
1．7 我们可以从已发布的预测精度调查中获得有效基准吗？ /42
1．8 定义需求预测中的“需求” /52
1．9 预测引领商业的六项原则 /57
1．10 预测之美 /65
第2章 统计预测方法 /69
2．1 一名务实预测员的自白 /70
2．2 组合预测法价值新发现 /79
2．3 如何预测包含极端值的数据 /82
2．4 选择统计预测层次 /85
2．5 什么时候应该使用平线预测？ /88
2．6 通过时间压缩进行预测 /90
2．7 预测数据挖掘：简介 /97
2．8 预测数据挖掘：过程和方法 /103
2．9 预测最差情境：严重性有几重？ /109
2．10 良好模式和糟糕模式 /116
第3章 预测效果评价与报告 /123
3．1 预测精度测量教程：注意事项 /124
3．2 追踪预测精度，改进预测过程 /136
3．3 以一种“更软”的方法测量预测精度 /144
3．4 测量预测精度 /150
3．5 应将预测误差定义为e = F-A还是e = A-F /157
3．6 百分误差：分母是什么 /160
3．7 百分比误差会毁了我们一天的工作！ /166
3．8 间断需求预测精度测量指标新解 /174
3．9 MAD/Mean比率较MAPE的优势 /180
3．10 在预测评估中使用等级误差代替百分比误差 /185
3．11 用于评估预测误差的扩展预测实现图 /194
3．12 预测误差指标：评价与建议 /202
3．13 间断需求预测方法的质量：比我们预想中还差！ /211
3．14 通过异常事件管理预测 /218
3．15 利用过程行为图改善预测与决策 /221
3．16 你的预测能否赢过朴素预测？ /233
第4章 商业预测流程与策略 /237
4．1 FVA：检验预测实践效果的试金石 /238
4．2 商业预测定位在何处？ /244
4．3 设置预测效果目标 /248
4．4 使用相对误差度量提高供应链预测质量 /251
4．5 为什么要相信你的预测？ /261
4．6 操作复杂而提供的证据不足：先进的预测方法真的先进吗？ /265
4．7 预测流程中应该取消面对面会议吗？ /268
4．8 销售预测博弈对供应链的影响 /275
4．9 销售团队在预测工作中的作用 /286
4．10 预测时的正确与错误判断：四家公司的教训 /293
4．11 新产品预测的最差实践 /301
4．12 零售业销售与运营规划 /306
4．13 销售与经营规划（S&OP;）：路在何方？ /314
参考文献 /321

商业预测分析：驾驭不确定性，驱动卓越增长 在这个瞬息万变的商业世界中，预测不再是少数精明分析师的专属技能，而是企业生存与发展的核心竞争力。从识别市场趋势、优化库存管理，到精准定位客户需求、规避潜在风险，再到制定前瞻性战略，为未来的增长奠定坚实基础，商业预测分析正以前所未有的力量，重塑着现代企业的决策流程和竞争格局。 本书《商业预测分析：新工具和新方法》并非仅仅罗列堆砌枯燥的算法和模型，而是致力于为读者构建一个系统、实用且富有前瞻性的商业预测分析知识体系。我们深知，真正的预测价值并非隐藏在复杂的数学公式中，而是体现在如何将数据转化为可执行的商业洞察，从而驱动企业在不确定性中稳健前行，并抓住稍纵即逝的增长机遇。 洞察先机，预见未来：为何商业预测分析至关重要？ 传统商业决策往往依赖于经验、直觉和历史数据，这种模式在市场环境相对稳定时或许尚能应付，但在当前快速迭代、充满颠覆的市场中，其局限性日益凸显。不准确的预测可能导致库存积压、销售机会错失、营销活动失效、资源配置不当，甚至引发严重的战略失误。 商业预测分析的兴起，正是为了应对这一挑战。它利用先进的数据采集、处理和分析技术，通过挖掘海量数据中的模式和关联，揭示隐藏在表象之下的趋势和规律，从而帮助企业： 提前预判市场动向： 洞察消费者偏好的细微变化，识别新兴市场需求，预估竞争对手的战略举措，从而在市场变化发生之前做好充分准备。 优化运营效率： 精准预测销售量，优化生产计划和库存水平，减少浪费，降低成本，提升供应链的响应速度和灵活性。 提升营销效果： 识别高价值客户群体，预测客户购买行为，制定个性化的营销策略，从而提高营销活动的投资回报率。 规避潜在风险： 预测金融市场的波动、供应链中断的可能性、政策法规的变化等，提前制定应对措施，将风险降至最低。 支持战略决策： 为新产品开发、市场扩张、并购投资等重大战略决策提供数据驱动的依据，提高决策的科学性和成功率。 不止于数据：本书的核心价值与独特视角 《商业预测分析：新工具和新方法》的独特之处在于，我们不仅仅停留在技术层面，而是将商业逻辑与预测方法深度融合，强调预测的“业务应用”和“价值实现”。本书的写作宗旨是：赋能每一位商业人士，将预测分析能力转化为解决实际问题的有力武器。 本书将带领您： 第一篇：商业预测的基石——理论、数据与思维 理解预测的本质与局限： 深入探讨预测的定义、类型以及影响预测准确性的关键因素。我们将区分“预测”与“预言”，强调预测的概率性和不确定性，并介绍如何有效管理和沟通这些不确定性。 数据驱动的思维模式： 剖析数据在商业预测中的核心作用，从数据的采集、清洗、转换到特征工程，系统阐述如何构建高质量的数据基础。我们将强调“数据质量即生命线”的理念，并介绍实用的数据治理和探索性数据分析（EDA）技术。 构建预测的商业框架： 并非所有数据都适用于预测，也并非所有预测都能带来商业价值。本书将指导您如何从业务问题出发，定义清晰的预测目标，识别关键的业务驱动因素，并将其转化为可量化的预测指标。我们将探讨如何将预测分析融入现有的业务流程，而非孤立存在。 传统与现代预测方法的梳理： 回顾经典的预测方法，如时间序列分析（ARIMA, Exponential Smoothing）和回归分析，理解其原理和适用场景。在此基础上，我们将为您呈现一系列“新工具和新方法”，为您的预测能力注入新的活力。 第二篇：革新预测的力量——新工具与技术解析 机器学习在商业预测中的应用： 深入介绍当前在商业预测领域广泛应用的机器学习算法，包括： 集成学习方法： 如随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting，包括 XGBoost, LightGBM）等，它们如何通过组合多个模型来提升预测精度和鲁棒性。 神经网络与深度学习： 探讨循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等在处理序列数据（如时间序列）方面的强大能力，以及卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的潜力。 其他高级模型： 如支持向量机（SVM）、贝叶斯方法等，分析它们在特定预测场景下的优势。 非传统数据源的挖掘与利用： 预测的边界正在不断扩展。本书将介绍如何利用社交媒体数据、传感器数据、地理位置信息、文本数据（如用户评论、新闻报道）等非结构化数据，为预测注入更丰富的信息维度。我们将探讨自然语言处理（NLP）技术在文本情感分析、主题提取等方面的应用，及其如何辅助商业预测。 实时预测与流式数据分析： 在瞬息万变的实时业务环境中，传统的批量预测模式已难以满足需求。本书将深入探讨实时预测的架构和技术，如流式处理平台（Kafka, Flink, Spark Streaming）的应用，以及如何构建能够响应实时变化的预测模型。 可解释性AI（XAI）在预测中的重要性： 随着模型复杂度的提高，理解模型为何做出特定预测变得尤为重要。我们将介绍XAI技术，如SHAP、LIME等，帮助您解释模型的决策过程，建立对预测结果的信任，并为业务改进提供方向。 第三篇：落地生根，创造价值——预测分析的实践与策略 关键领域的预测应用案例剖析： 销售预测： 从宏观市场预测到微观产品销售预测，再到渠道和区域销售预测，提供详尽的方法论和案例。 需求预测： 覆盖零售、制造、服务等不同行业的具体需求预测策略，包括短期、中期和长期需求预测。 客户行为预测： 客户流失预测、客户生命周期价值（CLV）预测、交叉销售/向上销售预测等，驱动精准营销和客户关系管理。 金融预测： 股票价格预测、信用风险评估、欺诈检测等，以及在这些领域的模型选择和风险控制。 运营与供应链预测： 库存优化、产能规划、设备故障预测（预测性维护）等，提升企业运营效率。 从模型到决策：预测结果的有效沟通与应用： 预测的价值最终体现在业务决策上。本书将指导您如何将复杂的预测结果转化为清晰、易懂的商业洞察，并有效地向不同层级的利益相关者进行沟通。我们将探讨如何设计可视化仪表板，以及如何将预测结果嵌入到日常的业务决策流程中。 建立可持续的预测能力： 预测不是一次性的项目，而是一个持续改进的过程。本书将分享如何建立内部的预测分析团队，选择合适的工具和技术栈，以及制定有效的预测模型生命周期管理策略，确保预测能力的持续进化和价值产出。 伦理与合规：负责任的预测分析： 随着预测能力日益强大，我们也必须关注其潜在的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等。本书将探讨如何在实践中确保预测分析的公平性、透明性和合规性。 谁将受益于本书？ 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 企业管理者与决策者： 了解预测分析如何赋能战略决策，把握商业机遇，规避风险。 数据科学家与分析师： 学习最新的预测工具和技术，提升模型构建和应用能力。 业务部门负责人（销售、市场、运营、产品等）： 掌握如何利用预测分析解决本部门的实际业务问题。 产品经理与工程师： 理解预测模型在产品设计和功能实现中的作用。 对商业预测分析感兴趣的在校学生与研究人员： 构建系统性的知识体系，了解行业前沿动态。 拥抱未来，从预测开始 《商业预测分析：新工具和新方法》不仅仅是一本技术手册，更是一份关于如何驾驭不确定性、驱动卓越增长的行动指南。我们相信，通过本书的学习，您将能够构建更精准的预测模型，做出更明智的商业决策，最终在竞争激烈的市场中占据先机，实现可持续的成功。 现在，让我们一同踏上这段激动人心的商业预测分析之旅，发掘数据的力量，预见未来的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 作为一名创业公司的高管，我深切体会到在瞬息万变的商业环境中，预测能力的重要性不亚于生存本身。我们资源有限，每一次战略决策都必须谨慎再谨慎。以往，我们依赖的是市场调研报告和团队的集体智慧，但坦白说，这些方法在应对快速变化的市场时显得有些滞后和被动。近年来，我一直在关注数字化转型和智能化决策的趋势，特别是数据驱动的预测分析，在我看来，这可能是我们实现弯道超车、赢得竞争的关键。这本书的名字《商业预测分析：新工具和新方法》一下子就抓住了我的眼球。我非常想了解，在当今这个技术爆炸的时代，有哪些颠覆性的新工具和新方法可以帮助我们更准确、更快速地预测市场需求、客户行为以及行业趋势。我希望这本书能够提供一套系统性的指导，帮助我们构建一个强大的预测分析体系，从而在产品开发、市场营销、运营管理等各个环节做出更明智的决策，提升企业的整体竞争力。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本书的名字听起来就充满了吸引力，直击商业决策中最核心的痛点——预测。作为一名在市场营销一线摸爬滚打了多年的老兵，我深知一个精准的预测能为我们节省多少宝贵的资源，避免多少踩坑的可能。过去，我们更多依赖的是经验主义和直觉，虽然有时也能蒙对，但终究难以形成系统性的决策支撑。近年来，人工智能、大数据这些词汇频频出现在行业会议和技术论坛上，我一直很想深入了解它们究竟如何能够为商业预测带来革命性的改变。这本书的出现，恰好满足了我的这种期待。我尤其关注其中提到的“新工具”和“新方法”，这不仅仅意味着我能学到一些时髦的技术词汇，更重要的是，我希望它能提供一套可落地、可执行的框架，帮助我将这些前沿的理念转化为实际的工作成果。想象一下，如果能提前洞察消费者的购买趋势，优化库存管理，甚至预测竞争对手的下一步棋，那将是多么强大的竞争力！这本书的书名已经激起了我极大的好奇心，我迫切地想知道，它是否真的能带领我打开商业预测的新世界。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 最近我一直被一些关于数据建模和预测分析的专业术语弄得头晕目眩，比如什么时间序列模型、回归分析、机器学习算法等等。我明白这些都是提升决策准确性的关键，但总觉得它们离我的实际工作有点远，而且很多时候，感觉它们都只是理论上的东西，很难真正应用到我的业务场景中。《商业预测分析：新工具和新方法》这个书名听起来就非常接地气，让我觉得它可能真的能解决我的实际问题。我希望这本书能够用一种我能理解的方式，把这些复杂的概念讲清楚，并且告诉我，这些“新工具”和“新方法”到底是怎么运作的，以及我该如何使用它们。我特别期待它能提供一些真实的商业案例，展示这些方法在不同行业、不同场景下是如何成功的。如果书中能有具体的步骤指导，甚至是一些实操性的建议，那就更好了。我希望这本书能帮助我摆脱过去那种“拍脑袋”做决策的困境，让我能够更有信心地根据数据来指导我的工作。

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评价二： 我是一名刚步入金融分析领域不久的职场新人，每天面对着海量的数据和错综复杂的市场动态，感觉就像置身于一片迷雾之中。我的导师经常强调数据分析能力的重要性，但很多时候，我感觉自己只是在做一些基础的数据整理和报表制作，离真正的“分析”和“预测”还有很远的距离。听到《商业预测分析：新工具和新方法》这本书的名字，我立刻就燃起了学习的热情。我非常渴望能够掌握那些能够让我从纷繁复杂的数据中抽丝剥茧，找出规律，并对未来做出合理推断的“新工具”。我好奇的是，这本书会介绍哪些具体的分析模型？是传统的统计学方法，还是更先进的机器学习算法？更重要的是，它会如何指导我将这些工具应用到实际的金融预测场景中，比如股票价格预测、风险评估或者宏观经济走势分析？我希望这本书不仅能教授我理论知识，还能通过案例分析，让我清晰地看到这些方法是如何在实际工作中发挥作用的，从而帮助我提升自己的专业技能，成为一名更优秀的金融分析师。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 我是一位对新兴技术充满好奇的研究者，尤其关注人工智能在各个领域应用的落地情况。商业预测作为一项具有极高价值的实践应用，一直是我关注的重点。我了解到，近年来，深度学习、自然 পরিসংখ্যান学模型等一系列新的技术方法正在深刻地改变着传统预测分析的面貌。这本书的书名《商业预测分析：新工具和新方法》，恰好契合了我想要了解的最新进展。《商业预测分析：新工具和新方法》这个题目勾起了我对如何将这些先进的数学模型和算法转化为实际商业价值的浓厚兴趣。我希望书中能够详细阐述这些“新工具”和“新方法”背后的原理，并提供具体的实现路径和应用案例。例如，在客户流失预测、销售额预测、供应链优化等方面，这些新方法相比传统方法有哪些优势？它们在处理大规模、高维度数据时表现如何？我期待这本书能为我打开一扇通往前沿商业预测研究的大门，让我对这一领域有更深入的认识和更广阔的视野。