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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
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