大數據預測：需求驅動與供應鏈變革

《大數據預測：需求驅動與供應鏈變革》是2015年人民郵電出版社出版的圖書，作者是Charles W.Chase Jr。

基本介紹

• 書名：電器產品設計與製作基礎
• 作者：【美】Charles W. Chase Jr. （ 查爾斯·W. 蔡斯·Jr. ）
• ISBN：978-7-115-38880-3
• 出版社：人民郵電出版社
• 出版時間：2015-06

圖書簡介

《大數據預測：需求驅動與供應鏈變革》以更新的研究和案例作為其主要特點，包括**理論發展，展示了**的實證發現和技術發展。新版增加了需求位移、非季節性和季節性的ARIMA模型、傳遞函式和互相關函式圖等。
《大數據預測：需求驅動與供應鏈變革》適用於每一個專業為預測和需求規劃的有志人士，本書為你提供已驗證的流程、方法論以及可立即套用於預測準確性顯著提升的評估指標。

本書文字樸實平白，條理清晰，實證結合方法說明，極具說服力和操作意義。本書意義重大，加快了需求驅動預測專業的發展。對於希望通過利用更科學、更精準、更符合客戶導向原則的需求驅動預測方法，來推動並提升企業運營管理水平的預測分析人員及業務規劃人員來說，本書極具參考價值。

叢書信息

新資訊時代商業經濟與管理譯叢 (共18冊), 這套叢書還有 《大數據分析》,《大數據分析：決勝網際網路金融時代》,《精準行銷方法與案例》,《贏在數據分析》,《商業分析方法與案例》 等。

目錄

1 第 1章 揭秘預測：神話與現實

1.1 數據採集、存儲和處理的現狀

1.2 預測藝術的神話

1.3 特惠區的困擾

1.4 判斷超控的現狀

1.5 由烤箱清潔劑引發的關聯關係

1.6 更多並不一定就是更好

1.7 不受約束的預測、受約束的預測和規劃的現狀

1.8 東北地區銷售綜合預測

1.9 層層遞進法則

1.10 欠佳的計畫

1.11 按訂單包裝和按訂單生產

1.12 “你需要配上炸薯條嗎？”

1.13 總結

1.14 注釋

25 第 2章 什麼是需求驅動的預測？

2.1 傳統需求預測的轉變

2.2 需求生成存在什麼問題？

2.3 傳統需求生成的根本缺陷

2.4 僅僅依靠供應驅動策略並非解決之道

2.5 什麼是需求驅動的預測？

2.6 什麼是需求感知和需求塑造？

2.7 需求管理流程的改變是關鍵

2.8 溝通是關鍵

2.9 成功需求管理的評估

2.10 需求驅動預測流程的好處

2.11 需求管理流程推進的關鍵步驟

2.12 為什麼企業不接受需求驅動的概念？

2.13 總結

2.14 注釋

61 第3章 預測方法概述

3.1 基礎方法論

3.2 不同類別的方法

3.3 未來的可預見程度如何？

3.4 導致預測誤差的一些原因

3.5 細分產品以選擇合適的預測方法

3.6 總結

3.7 注釋

83 第4章 預測性能測算

4.1 “我們超預測完成任務，讓我們開個Party慶祝吧！”

4.2 預測性能測算的目的

4.3 標準統計誤差術語

4.4 預測誤差的具體測算

4.5 樣本外測算

4.6 預測價值增加

4.7 總結

4.8 注釋

103 第5章 使用時間序列數據的定量預測法

5.1 模型擬合過程的理解

5.2 定量時間序列方法簡介

5.3 定量時間序列法

5.4 移動平均

5.5 指數平滑法

5.6 一次指數平滑法

5.7 Holt雙參數法

5.8 Holt-Winters法

5.9 Winters加法季節性模型

5.10 總結

5.11 注釋

133 第6章 回歸分析

6.1 回歸方法

6.2簡單回歸

6.3 相關係數

6.4 判定係數

6.5 多元回歸

6.6 基於散點圖和線圖的數據可視化

6.7 相關矩陣

6.8 多重共線性

6.9 方差分析

6.10 F檢驗

6.11 調整後的R2

6.12 參數係數

6.13 t檢驗

6.14 P值

6.15 差異膨脹因子

6.16 德賓—瓦特遜統計

6.17 干預變數（或啞變數）

6.18 回歸模型的結果

6.19 建立多元回歸模型的關鍵行動

6.20 有關回歸模型的忠告

6.21 總結

6.22 注釋

171 第7章 ARIMA模型

7.1 步驟1：確定初始試驗性模型

7.2 步驟2：對模型參數進行評估和診斷

7.3 步驟3：生成預測結果

7.4 季節性ARIMA模型

7.5 Box-Jenkins總結

7.6 ARIMA模型拓展：涵蓋解釋變數

7.7 傳遞函式

7.8 分子和分母

7.9 理性傳遞函式

7.10 ARIMA模型結果

7.11 總結

7.12 注釋

201 第8章 加權綜合預測法

8.1 加權綜合預測是什麼？

8.2 建立方差加權綜合預測

8.3 加權綜合預測使用指南

8.4 總結

8.5 注釋

211 第9章 感知、塑造和關聯需求以指導供應：MTCA套用案例

9.1 利用多層次因果分析（MTCA）將需求與供應進行關聯

9.2 案例研究：碳酸軟飲料的故事

9.3 總結

9.4 附錄9A：消費者包裝貨品專用術語

9.5 附錄9B：廣告GRP/TRP的廣告遺留指數轉化

9.6 注釋

237 第 10章 新產品預測：結構判斷法套用

10.1 改良型新產品與革命性新產品之間的區別

10.2 新產品預測的總體感覺

10.3 新產品預測概述

10.4 候選產品界定

10.5 新產品預測流程

10.6 結構化判定分析

10.7 結構化流程步驟

10.8 統計過濾步驟

10.9 建模步驟

10.10 預測步驟

10.11 總結

10.12 注釋

263 第 11章 戰略價值評估：評估需求預測過程的預備性

11.1 戰略價值評估體系

11.2 戰略價值評估流程

11.3 SVA案例研究：XYZ公司

11.4 總結

11.5 建議閱讀

11.6 注釋

293 譯者後記