大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：需求驅(qū)動(dòng)與供應(yīng)鏈變革

定　價(jià)：￥69.00

作　者：	[美] Charles W.Chase Jr.（查爾斯·W.蔡斯·Jr.）著；漆晨曦，張淑芳譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：	新信息時(shí)代商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理譯叢
標(biāo)　簽：	電子商務(wù) 管理

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ISBN：	9787115388803	出版時(shí)間：	2015-06-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	小16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	296	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：需求驅(qū)動(dòng)與供應(yīng)鏈變革》帶領(lǐng)讀者歷經(jīng)了從50年前預(yù)測(cè)先鋒Bob Brown所信奉的基本方法到今天所用的一些最具創(chuàng)新性的預(yù)測(cè)方法的整個(gè)過(guò)程。全書共有11章，從對(duì)需求驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)進(jìn)行界定開(kāi)始，帶領(lǐng)讀者回顧最基本的預(yù)測(cè)方法后，進(jìn)入高級(jí)的時(shí)間序列方法，然后再進(jìn)入今天所使用的最具創(chuàng)新性的技術(shù)，比如利用供需關(guān)系來(lái)支持多層次預(yù)測(cè)和對(duì)下游需求信號(hào)的整合。
　　《大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：需求驅(qū)動(dòng)與供應(yīng)鏈變革》文字樸實(shí)平白，條理清晰，實(shí)證結(jié)合方法說(shuō)明，極具說(shuō)服力和操作意義。本書意義重大，加快了需求驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)專業(yè)的發(fā)展。對(duì)于希望通過(guò)利用更科學(xué)、更精準(zhǔn)、更符合客戶導(dǎo)向原則的需求驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)方法，來(lái)推動(dòng)并提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理水平的預(yù)測(cè)分析人員及業(yè)務(wù)規(guī)劃人員來(lái)說(shuō)，本書極具參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

　　Charles W. Chase Jr.是SAS制造業(yè)和供應(yīng)鏈行業(yè)全球?qū)嵺`部首席咨詢專家，也是首席架構(gòu)師和戰(zhàn)略師，為SAS客戶提供需求規(guī)劃及預(yù)測(cè)解決方案，以提高客戶的供應(yīng)鏈效率。他在快速消費(fèi)品（CPG，consumer packaged goods）行業(yè)的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)超過(guò)26年，是銷售預(yù)測(cè)、市場(chǎng)響應(yīng)建模、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以及供應(yīng)鏈管理等方面的專家。在進(jìn)入SAS工作之前，Chase領(lǐng)導(dǎo)了支持SAS預(yù)測(cè)服務(wù)器上市的戰(zhàn)略營(yíng)銷活動(dòng)，該服務(wù)器被《知識(shí)管理世界》雜志譽(yù)為“2005年年度受歡迎產(chǎn)品”，即SAS需求驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)。他還參與了3個(gè)預(yù)測(cè)和營(yíng)銷智能過(guò)程/系統(tǒng)的再造、設(shè)計(jì)和實(shí)施。Chase也在Mennen Company、Johnson & Johnson、Consumer Products Inc.、Reckitt Benckiser、the Polaroid Corporation、Coca-Cola、Wyeth-Ayerst Pharmaceuticals和Heineken USA等公司工作過(guò)。
　　Chase是《商業(yè)預(yù)測(cè)期刊》的前副主編，現(xiàn)在是《預(yù)測(cè)：全球應(yīng)用預(yù)測(cè)期刊》從業(yè)者咨詢委員會(huì)的活躍成員。他寫過(guò)幾篇有關(guān)銷售預(yù)測(cè)和市場(chǎng)響應(yīng)建模的文章，被《供需鏈管理雜志》2004年2/3月刊評(píng)為“2004年度知名教授”，同時(shí)，他也是《Bricks Matter：The Role of Supply Chains in Building Market- Driven Differentiation》（Wiley，2012）一書的合著者。

圖書目錄

1 第1章揭秘預(yù)測(cè)：神話與現(xiàn)實(shí)
1．1 數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和處理的現(xiàn)狀
1．2 預(yù)測(cè)藝術(shù)的神話
1．3 特惠區(qū)的困擾
1．4 判斷超控的現(xiàn)狀
1．5 由烤箱清潔劑引發(fā)的關(guān)聯(lián)關(guān)系
1．6 更多并不一定就是更好
1．7 不受約束的預(yù)測(cè)、受約束的預(yù)測(cè)和規(guī)劃的現(xiàn)狀
1．8 東北地區(qū)銷售綜合預(yù)測(cè)
1．9 層層遞進(jìn)法則
1．10 欠佳的計(jì)劃
1．11 按訂單包裝和按訂單生產(chǎn)
1．12 “你需要配上炸薯?xiàng)l嗎？”
1．13 總結(jié)
1．14 注釋
25 第2章什么是需求驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)？
2．1 傳統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的轉(zhuǎn)變
2．2 需求生成存在什么問(wèn)題？
2．3 傳統(tǒng)需求生成的根本缺陷
2．4 僅僅依靠供應(yīng)驅(qū)動(dòng)策略并非解決之道
2．5 什么是需求驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)？
2．6 什么是需求感知和需求塑造？
2．7 需求管理流程的改變是關(guān)鍵
2．8 溝通是關(guān)鍵
2．9 成功需求管理的評(píng)估
2．10 需求驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)流程的好處
2．11 需求管理流程推進(jìn)的關(guān)鍵步驟
2．12 為什么企業(yè)不接受需求驅(qū)動(dòng)的概念？
2．13 總結(jié)
2．14 注釋
61 第3章預(yù)測(cè)方法概述
3．1 基礎(chǔ)方法論
3．2 不同類別的方法
3．3 未來(lái)的可預(yù)見(jiàn)程度如何？
3．4 導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差的一些原因
3．5 細(xì)分產(chǎn)品以選擇合適的預(yù)測(cè)方法
3．6 總結(jié)
3．7 注釋
83 第4章預(yù)測(cè)性能測(cè)算
4．1 “我們超預(yù)測(cè)完成任務(wù)，讓我們開(kāi)個(gè)Party慶祝吧！”
4．2 預(yù)測(cè)性能測(cè)算的目的
4．3 標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)誤差術(shù)語(yǔ)
4．4 預(yù)測(cè)誤差的具體測(cè)算
4．5 樣本外測(cè)算
4．6 預(yù)測(cè)價(jià)值增加
4．7 總結(jié)
4．8 注釋
103 第5章使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)的定量預(yù)測(cè)法
5．1 模型擬合過(guò)程的理解
5．2 定量時(shí)間序列方法簡(jiǎn)介
5．3 定量時(shí)間序列法
5．4 移動(dòng)平均
5．5 指數(shù)平滑法
5．6 一次指數(shù)平滑法
5．7 Holt雙參數(shù)法
5．8 Holt-Winters法
5．9 Winters加法季節(jié)性模型
5．10 總結(jié)
5．11 注釋
133 第6章回歸分析
6．1 回歸方法
6．2簡(jiǎn)單回歸
6．3 相關(guān)系數(shù)
6．4 判定系數(shù)
6．5 多元回歸
6．6 基于散點(diǎn)圖和線圖的數(shù)據(jù)可視化
6．7 相關(guān)矩陣
6．8 多重共線性
6．9 方差分析
6．10 F檢驗(yàn)
6．11 調(diào)整后的R2
6．12 參數(shù)系數(shù)
6．13 t檢驗(yàn)
6．14 P值
6．15 差異膨脹因子
6．16 德賓—瓦特遜統(tǒng)計(jì)
6．17 干預(yù)變量（或啞變量）
6．18 回歸模型的結(jié)果
6．19 建立多元回歸模型的關(guān)鍵行動(dòng)
6．20 有關(guān)回歸模型的忠告
6．21 總結(jié)
6．22 注釋
171 第7章 ARIMA模型
7．1 步驟1：確定初始試驗(yàn)性模型
7．2 步驟2：對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行評(píng)估和診斷
7．3 步驟3：生成預(yù)測(cè)結(jié)果
7．4 季節(jié)性ARIMA模型
7．5 Box-Jenkins總結(jié)
7．6 ARIMA模型拓展：涵蓋解釋變量
7．7 傳遞函數(shù)
7．8 分子和分母
7．9 理性傳遞函數(shù)
7．10 ARIMA模型結(jié)果
7．11 總結(jié)
7．12 注釋
201 第8章加權(quán)綜合預(yù)測(cè)法
8．1 加權(quán)綜合預(yù)測(cè)是什么？
8．2 建立方差加權(quán)綜合預(yù)測(cè)
8．3 加權(quán)綜合預(yù)測(cè)使用指南
8．4 總結(jié)
8．5 注釋
211 第9章感知、塑造和關(guān)聯(lián)需求以指導(dǎo)供應(yīng)：MTCA應(yīng)用案例
9．1 利用多層次因果分析（MTCA）將需求與供應(yīng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)
9．2 案例研究：碳酸軟飲料的故事
9．3 總結(jié)
9．4 附錄9A：消費(fèi)者包裝貨品專用術(shù)語(yǔ)
9．5 附錄9B：廣告GRP/TRP的廣告遺留指數(shù)轉(zhuǎn)化
9．6 注釋
237 第10章新產(chǎn)品預(yù)測(cè)：結(jié)構(gòu)判斷法應(yīng)用
10．1 改良型新產(chǎn)品與革命性新產(chǎn)品之間的區(qū)別
10．2 新產(chǎn)品預(yù)測(cè)的總體感覺(jué)
10．3 新產(chǎn)品預(yù)測(cè)概述
10．4 候選產(chǎn)品界定
10．5 新產(chǎn)品預(yù)測(cè)流程
10．6 結(jié)構(gòu)化判定分析
10．7 結(jié)構(gòu)化流程步驟
10．8 統(tǒng)計(jì)過(guò)濾步驟
10．9 建模步驟
10．10 預(yù)測(cè)步驟
10．11 總結(jié)
10．12 注釋
263 第11章戰(zhàn)略價(jià)值評(píng)估：評(píng)估需求預(yù)測(cè)過(guò)程的預(yù)備性
11．1 戰(zhàn)略價(jià)值評(píng)估體系
11．2 戰(zhàn)略價(jià)值評(píng)估流程
11．3 SVA案例研究：XYZ公司
11．4 總結(jié)
11．5 建議閱讀
11．6 注釋
293 譯者后記