Business Forecasting (7th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:John E. Hanke

出品人:

页数:498

译者:

出版时间:2001-01-03

价格:USD 123.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130878106

丛书系列:

图书标签:

• 教科书
• 在usq时
• Business Forecasting
• Forecasting
• Time Series Analysis
• Demand Planning
• Statistical Modeling
• Supply Chain
• Operations Management
• Business Analytics
• Quantitative Analysis
• Management Science

商业预测：第七版 一本深入探讨现代商业预测领域精髓的权威指南，为读者提供了理解、应用和掌握预测方法所需的全面知识。本书不仅涵盖了传统预测模型的坚实基础，更紧密跟进时代发展，整合了大数据、机器学习等前沿技术在商业决策中的应用，旨在帮助企业在瞬息万变的商业环境中建立竞争优势。 本书面向的对象广泛，包括但不限于： 企业管理者和决策者： 了解如何利用准确的预测来优化资源配置、制定更明智的战略、规避潜在风险，并抓住市场机遇。 商业分析师和数据科学家： 掌握从数据中提取洞察、构建和评估预测模型，以及将模型结果转化为可执行商业建议的关键技能。 经济学家和市场研究人员： 深入理解影响市场趋势的宏观和微观经济因素，并学习如何将这些因素纳入预测框架。 对商业预测感兴趣的学生和学者： 获得系统性的理论知识和实践指导，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。 本书的核心内容涵盖以下几个关键方面： 第一部分：预测基础与模型 预测的本质与重要性： 详细阐述了预测在现代商业运营中的核心作用，包括如何通过预测来降低不确定性、提高效率、支持战略规划以及驱动创新。 时间序列分析入门： 系统介绍了时间序列数据的基本特征、可视化方法以及常用的分解技术（趋势、季节性、周期性和随机性），为后续模型的构建打下基础。 平滑法（Smoothing Methods）： 深入讲解了指数平滑法（包括简单指数平滑、霍尔特线性趋势法、霍尔特-温特斯季节性方法）及其变种，强调了其在短期预测中的适用性和易用性。 回归分析（Regression Analysis）： 详细探讨了简单线性回归和多元线性回归在预测中的应用，包括自变量的选择、模型拟合、假设检验以及残差分析，并介绍如何处理多重共线性等问题。 ARIMA 模型家族： 全面解析了自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型的原理，并重点介绍 ARIMA（自回归积分移动平均）模型的识别、估计、诊断和预测步骤，是进行时间序列预测的经典而强大的工具。 第二部分：高级预测技术与现代应用 状态空间模型与卡尔曼滤波： 引入更高级的建模框架，如状态空间模型，并详细阐述卡尔曼滤波在动态系统预测中的强大能力，尤其适用于处理具有噪声和不确定性的观测数据。 贝叶斯预测： 介绍贝叶斯统计学在预测中的应用，包括如何纳入先验知识，以及如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等方法进行后验分布的推断和预测，为处理复杂模型和量化不确定性提供了有效途径。 机器学习在预测中的角色： 深入探讨了各种机器学习算法如何应用于商业预测，包括： 决策树（Decision Trees）和随机森林（Random Forests）： 讲解了它们如何处理非线性关系和交互项，以及在分类和回归预测中的应用。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 阐述了 SVM 在构建复杂预测模型中的优势，包括其核技巧的应用。 神经网络（Neural Networks）和深度学习（Deep Learning）： 介绍了神经网络的基本结构，并重点讲解了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列数据预测（如股价、销售额预测）中的强大表现。 集成学习（Ensemble Learning）： 讨论了如何通过组合多个模型的预测结果来提升整体预测精度，包括装袋法（Bagging）、提升法（Boosting，如 AdaBoost, Gradient Boosting）和堆叠法（Stacking）。 大数据时代的预测挑战与机遇： 探讨了在大数据环境下，如何处理海量、多源、异构的数据，以及如何利用分布式计算框架（如 Spark）来支持大规模预测模型的训练和部署。 预测的评估与优化： 详细介绍了各种预测误差度量指标（如 MAE, MSE, RMSE, MAPE, SMAPE），以及如何通过交叉验证、网格搜索等技术对模型进行调优，确保预测的可靠性和鲁棒性。 异常检测与异常值处理： 讲解了识别和处理数据中异常值的方法，以及如何在预测模型中有效纳入或排除异常值的影响。 第三部分：预测的应用领域与实践 销售预测： 深入研究了不同行业（零售、制造、服务）的销售预测方法，包括如何考虑促销活动、季节性因素、宏观经济指标等。 需求预测： 探讨了如何预测产品或服务的需求，包括新产品上市预测、库存管理中的需求预测等。 金融预测： 介绍了股票价格预测、债券收益率预测、汇率预测等金融领域的预测应用，以及相关的统计模型和技术。 宏观经济预测： 讲解了如何预测 GDP、通货膨胀率、失业率等宏观经济指标，以及它们对商业决策的影响。 风险管理中的预测： 探讨了如何利用预测来评估和管理信用风险、市场风险、操作风险等。 预测的实施与组织： 讨论了如何在企业内部建立有效的预测流程，包括数据收集、模型开发、模型部署、结果沟通以及持续改进的机制。 伦理与责任： 强调了在进行预测时需要考虑的伦理问题，如数据隐私、模型偏见以及预测结果的误用等。 本书的特色： 理论与实践并重： 既提供了严谨的理论基础，又通过大量的案例研究和实际应用场景，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的讲解： 从基础概念出发，逐步深入到复杂的模型和技术，适合不同知识背景的读者。 技术前沿的关注： 及时更新和整合了最新的预测技术和工具，如机器学习和深度学习在预测中的应用，确保内容的时效性。 清晰的结构和易读的语言： 采用清晰的章节划分和逻辑组织，并以简洁明了的语言进行阐述，便于读者理解和吸收。 丰富的学习资源： 可能包含配套的软件代码示例、数据集、练习题等，进一步增强学习效果。 通过学习本书，读者将能够更好地理解商业世界的不确定性，掌握科学的预测工具和方法，从而做出更明智的决策，引领企业走向成功。

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