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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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