商業預測分析：新工具和新方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] Michael Gilliland，Len Tashman，Udo Sglavo 著，康寜，宮鑫，劉婷婷 譯

圖書標籤:

• 商業分析
• 預測分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 商業智能
• 數據科學
• 統計建模
• 時間序列分析
• 預測建模
• 決策支持

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115455321

版次：01

商品編碼：12117711

包裝：平裝

叢書名： 新信息時代商業經濟與管理譯叢

開本：小16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：340

正文語種：中文

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

商業預測分析：駕馭不確定性，驅動卓越增長 在這個瞬息萬變的商業世界中，預測不再是少數精明分析師的專屬技能，而是企業生存與發展的核心競爭力。從識彆市場趨勢、優化庫存管理，到精準定位客戶需求、規避潛在風險，再到製定前瞻性戰略，為未來的增長奠定堅實基礎，商業預測分析正以前所未有的力量，重塑著現代企業的決策流程和競爭格局。 本書《商業預測分析：新工具和新方法》並非僅僅羅列堆砌枯燥的算法和模型，而是緻力於為讀者構建一個係統、實用且富有前瞻性的商業預測分析知識體係。我們深知，真正的預測價值並非隱藏在復雜的數學公式中，而是體現在如何將數據轉化為可執行的商業洞察，從而驅動企業在不確定性中穩健前行，並抓住稍縱即逝的增長機遇。 洞察先機，預見未來：為何商業預測分析至關重要？ 傳統商業決策往往依賴於經驗、直覺和曆史數據，這種模式在市場環境相對穩定時或許尚能應付，但在當前快速迭代、充滿顛覆的市場中，其局限性日益凸顯。不準確的預測可能導緻庫存積壓、銷售機會錯失、營銷活動失效、資源配置不當，甚至引發嚴重的戰略失誤。 商業預測分析的興起，正是為瞭應對這一挑戰。它利用先進的數據采集、處理和分析技術，通過挖掘海量數據中的模式和關聯，揭示隱藏在錶象之下的趨勢和規律，從而幫助企業： 提前預判市場動嚮： 洞察消費者偏好的細微變化，識彆新興市場需求，預估競爭對手的戰略舉措，從而在市場變化發生之前做好充分準備。 優化運營效率： 精準預測銷售量，優化生産計劃和庫存水平，減少浪費，降低成本，提升供應鏈的響應速度和靈活性。 提升營銷效果： 識彆高價值客戶群體，預測客戶購買行為，製定個性化的營銷策略，從而提高營銷活動的投資迴報率。 規避潛在風險： 預測金融市場的波動、供應鏈中斷的可能性、政策法規的變化等，提前製定應對措施，將風險降至最低。 支持戰略決策： 為新産品開發、市場擴張、並購投資等重大戰略決策提供數據驅動的依據，提高決策的科學性和成功率。 不止於數據：本書的核心價值與獨特視角 《商業預測分析：新工具和新方法》的獨特之處在於，我們不僅僅停留在技術層麵，而是將商業邏輯與預測方法深度融閤，強調預測的“業務應用”和“價值實現”。本書的寫作宗旨是：賦能每一位商業人士，將預測分析能力轉化為解決實際問題的有力武器。 本書將帶領您： 第一篇：商業預測的基石——理論、數據與思維 理解預測的本質與局限： 深入探討預測的定義、類型以及影響預測準確性的關鍵因素。我們將區分“預測”與“預言”，強調預測的概率性和不確定性，並介紹如何有效管理和溝通這些不確定性。 數據驅動的思維模式： 剖析數據在商業預測中的核心作用，從數據的采集、清洗、轉換到特徵工程，係統闡述如何構建高質量的數據基礎。我們將強調“數據質量即生命綫”的理念，並介紹實用的數據治理和探索性數據分析（EDA）技術。 構建預測的商業框架： 並非所有數據都適用於預測，也並非所有預測都能帶來商業價值。本書將指導您如何從業務問題齣發，定義清晰的預測目標，識彆關鍵的業務驅動因素，並將其轉化為可量化的預測指標。我們將探討如何將預測分析融入現有的業務流程，而非孤立存在。 傳統與現代預測方法的梳理： 迴顧經典的預測方法，如時間序列分析（ARIMA, Exponential Smoothing）和迴歸分析，理解其原理和適用場景。在此基礎上，我們將為您呈現一係列“新工具和新方法”，為您的預測能力注入新的活力。 第二篇：革新預測的力量——新工具與技術解析 機器學習在商業預測中的應用： 深入介紹當前在商業預測領域廣泛應用的機器學習算法，包括： 集成學習方法： 如隨機森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting，包括 XGBoost, LightGBM）等，它們如何通過組閤多個模型來提升預測精度和魯棒性。 神經網絡與深度學習： 探討循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）等在處理序列數據（如時間序列）方麵的強大能力，以及捲積神經網絡（CNN）在特徵提取方麵的潛力。 其他高級模型： 如支持嚮量機（SVM）、貝葉斯方法等，分析它們在特定預測場景下的優勢。 非傳統數據源的挖掘與利用： 預測的邊界正在不斷擴展。本書將介紹如何利用社交媒體數據、傳感器數據、地理位置信息、文本數據（如用戶評論、新聞報道）等非結構化數據，為預測注入更豐富的信息維度。我們將探討自然語言處理（NLP）技術在文本情感分析、主題提取等方麵的應用，及其如何輔助商業預測。 實時預測與流式數據分析： 在瞬息萬變的實時業務環境中，傳統的批量預測模式已難以滿足需求。本書將深入探討實時預測的架構和技術，如流式處理平颱（Kafka, Flink, Spark Streaming）的應用，以及如何構建能夠響應實時變化的預測模型。 可解釋性AI（XAI）在預測中的重要性： 隨著模型復雜度的提高，理解模型為何做齣特定預測變得尤為重要。我們將介紹XAI技術，如SHAP、LIME等，幫助您解釋模型的決策過程，建立對預測結果的信任，並為業務改進提供方嚮。 第三篇：落地生根，創造價值——預測分析的實踐與策略 關鍵領域的預測應用案例剖析： 銷售預測： 從宏觀市場預測到微觀産品銷售預測，再到渠道和區域銷售預測，提供詳盡的方法論和案例。 需求預測： 覆蓋零售、製造、服務等不同行業的具體需求預測策略，包括短期、中期和長期需求預測。 客戶行為預測： 客戶流失預測、客戶生命周期價值（CLV）預測、交叉銷售/嚮上銷售預測等，驅動精準營銷和客戶關係管理。 金融預測： 股票價格預測、信用風險評估、欺詐檢測等，以及在這些領域的模型選擇和風險控製。 運營與供應鏈預測： 庫存優化、産能規劃、設備故障預測（預測性維護）等，提升企業運營效率。 從模型到決策：預測結果的有效溝通與應用： 預測的價值最終體現在業務決策上。本書將指導您如何將復雜的預測結果轉化為清晰、易懂的商業洞察，並有效地嚮不同層級的利益相關者進行溝通。我們將探討如何設計可視化儀錶闆，以及如何將預測結果嵌入到日常的業務決策流程中。 建立可持續的預測能力： 預測不是一次性的項目，而是一個持續改進的過程。本書將分享如何建立內部的預測分析團隊，選擇閤適的工具和技術棧，以及製定有效的預測模型生命周期管理策略，確保預測能力的持續進化和價值産齣。 倫理與閤規：負責任的預測分析： 隨著預測能力日益強大，我們也必須關注其潛在的倫理問題，如數據隱私、算法偏見等。本書將探討如何在實踐中確保預測分析的公平性、透明性和閤規性。 誰將受益於本書？ 本書的目標讀者廣泛，包括但不限於： 企業管理者與決策者： 瞭解預測分析如何賦能戰略決策，把握商業機遇，規避風險。 數據科學傢與分析師： 學習最新的預測工具和技術，提升模型構建和應用能力。 業務部門負責人（銷售、市場、運營、産品等）： 掌握如何利用預測分析解決本部門的實際業務問題。 産品經理與工程師： 理解預測模型在産品設計和功能實現中的作用。 對商業預測分析感興趣的在校學生與研究人員： 構建係統性的知識體係，瞭解行業前沿動態。 擁抱未來，從預測開始 《商業預測分析：新工具和新方法》不僅僅是一本技術手冊，更是一份關於如何駕馭不確定性、驅動卓越增長的行動指南。我們相信，通過本書的學習，您將能夠構建更精準的預測模型，做齣更明智的商業決策，最終在競爭激烈的市場中占據先機，實現可持續的成功。 現在，讓我們一同踏上這段激動人心的商業預測分析之旅，發掘數據的力量，預見未來的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 我是一名剛步入金融分析領域不久的職場新人，每天麵對著海量的數據和錯綜復雜的市場動態，感覺就像置身於一片迷霧之中。我的導師經常強調數據分析能力的重要性，但很多時候，我感覺自己隻是在做一些基礎的數據整理和報錶製作，離真正的“分析”和“預測”還有很遠的距離。聽到《商業預測分析：新工具和新方法》這本書的名字，我立刻就燃起瞭學習的熱情。我非常渴望能夠掌握那些能夠讓我從紛繁復雜的數據中抽絲剝繭，找齣規律，並對未來做齣閤理推斷的“新工具”。我好奇的是，這本書會介紹哪些具體的分析模型？是傳統的統計學方法，還是更先進的機器學習算法？更重要的是，它會如何指導我將這些工具應用到實際的金融預測場景中，比如股票價格預測、風險評估或者宏觀經濟走勢分析？我希望這本書不僅能教授我理論知識，還能通過案例分析，讓我清晰地看到這些方法是如何在實際工作中發揮作用的，從而幫助我提升自己的專業技能，成為一名更優秀的金融分析師。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 我是一位對新興技術充滿好奇的研究者，尤其關注人工智能在各個領域應用的落地情況。商業預測作為一項具有極高價值的實踐應用，一直是我關注的重點。我瞭解到，近年來，深度學習、自然 পরিসংখ্যান學模型等一係列新的技術方法正在深刻地改變著傳統預測分析的麵貌。這本書的書名《商業預測分析：新工具和新方法》，恰好契閤瞭我想要瞭解的最新進展。《商業預測分析：新工具和新方法》這個題目勾起瞭我對如何將這些先進的數學模型和算法轉化為實際商業價值的濃厚興趣。我希望書中能夠詳細闡述這些“新工具”和“新方法”背後的原理，並提供具體的實現路徑和應用案例。例如，在客戶流失預測、銷售額預測、供應鏈優化等方麵，這些新方法相比傳統方法有哪些優勢？它們在處理大規模、高維度數據時錶現如何？我期待這本書能為我打開一扇通往前沿商業預測研究的大門，讓我對這一領域有更深入的認識和更廣闊的視野。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 作為一名創業公司的高管，我深切體會到在瞬息萬變的商業環境中，預測能力的重要性不亞於生存本身。我們資源有限，每一次戰略決策都必須謹慎再謹慎。以往，我們依賴的是市場調研報告和團隊的集體智慧，但坦白說，這些方法在應對快速變化的市場時顯得有些滯後和被動。近年來，我一直在關注數字化轉型和智能化決策的趨勢，特彆是數據驅動的預測分析，在我看來，這可能是我們實現彎道超車、贏得競爭的關鍵。這本書的名字《商業預測分析：新工具和新方法》一下子就抓住瞭我的眼球。我非常想瞭解，在當今這個技術爆炸的時代，有哪些顛覆性的新工具和新方法可以幫助我們更準確、更快速地預測市場需求、客戶行為以及行業趨勢。我希望這本書能夠提供一套係統性的指導，幫助我們構建一個強大的預測分析體係，從而在産品開發、市場營銷、運營管理等各個環節做齣更明智的決策，提升企業的整體競爭力。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書的名字聽起來就充滿瞭吸引力，直擊商業決策中最核心的痛點——預測。作為一名在市場營銷一綫摸爬滾打瞭多年的老兵，我深知一個精準的預測能為我們節省多少寶貴的資源，避免多少踩坑的可能。過去，我們更多依賴的是經驗主義和直覺，雖然有時也能濛對，但終究難以形成係統性的決策支撐。近年來，人工智能、大數據這些詞匯頻頻齣現在行業會議和技術論壇上，我一直很想深入瞭解它們究竟如何能夠為商業預測帶來革命性的改變。這本書的齣現，恰好滿足瞭我的這種期待。我尤其關注其中提到的“新工具”和“新方法”，這不僅僅意味著我能學到一些時髦的技術詞匯，更重要的是，我希望它能提供一套可落地、可執行的框架，幫助我將這些前沿的理念轉化為實際的工作成果。想象一下，如果能提前洞察消費者的購買趨勢，優化庫存管理，甚至預測競爭對手的下一步棋，那將是多麼強大的競爭力！這本書的書名已經激起瞭我極大的好奇心，我迫切地想知道，它是否真的能帶領我打開商業預測的新世界。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 最近我一直被一些關於數據建模和預測分析的專業術語弄得頭暈目眩，比如什麼時間序列模型、迴歸分析、機器學習算法等等。我明白這些都是提升決策準確性的關鍵，但總覺得它們離我的實際工作有點遠，而且很多時候，感覺它們都隻是理論上的東西，很難真正應用到我的業務場景中。《商業預測分析：新工具和新方法》這個書名聽起來就非常接地氣，讓我覺得它可能真的能解決我的實際問題。我希望這本書能夠用一種我能理解的方式，把這些復雜的概念講清楚，並且告訴我，這些“新工具”和“新方法”到底是怎麼運作的，以及我該如何使用它們。我特彆期待它能提供一些真實的商業案例，展示這些方法在不同行業、不同場景下是如何成功的。如果書中能有具體的步驟指導，甚至是一些實操性的建議，那就更好瞭。我希望這本書能幫助我擺脫過去那種“拍腦袋”做決策的睏境，讓我能夠更有信心地根據數據來指導我的工作。