Fundamentals of Forecasting Using Excel pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Lawrence, Kenneth/ Klimberg, Ronald K./ Lawrence, Sheila M.

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2009-1

价格:$ 45.14

装帧:

isbn号码:9780831133351

丛书系列:

图书标签:

• Forecasting
• Excel
• Time Series
• Data Analysis
• Business Analytics
• Statistics
• Quantitative Methods
• Modeling
• Predictive Analytics
• Finance

预测的艺术与科学：驾驭不确定性的力量 书名： 预测的艺术与科学：驾驭不确定性的力量 (The Art and Science of Forecasting: Mastering Uncertainty) 作者： [此处留空，或使用一个虚构的资深行业专家姓名] 出版社： [此处留空，或使用一个虚构的专业出版机构名称] --- 内容简介 在这个信息爆炸、市场瞬息万变的时代，对未来的洞察力已不再是一种奢侈，而是企业生存与发展的核心竞争力。无论是规划下一季度的库存、预测未来五年的市场趋势、评估投资组合的风险敞口，还是优化供应链的响应速度，《预测的艺术与科学：驾驭不确定性的力量》都将成为您手中最坚实、最全面的指南。 本书并非一本孤立的技术手册，而是一部深度融合了理论严谨性、实践操作性以及哲学思辨性的综合性著作。它旨在为管理者、分析师、战略规划师以及任何需要依据数据做出前瞻性决策的专业人士，提供一个清晰、可操作的框架，用以理解、构建和验证预测模型，最终将不确定性转化为可管理的风险。 第一部分：预测的基石——理解复杂性与思维模式 本部分致力于为读者打下坚实的认知基础，探讨预测活动背后的本质——即处理时间序列数据和不确定性。 第一章：为何预测至关重要？——从被动反应到主动塑造 本章深入分析了在宏观经济波动、技术颠覆和客户行为快速演变的环境下，传统线性思维的局限性。我们将探讨“预测偏差”的心理学根源，阐述为何即使是最有经验的领导者也可能做出错误的预判。重点讨论了预测在战略制定、资源分配和绩效评估中的关键作用，并引入了“预测成熟度模型”，帮助组织评估自身当前的能力水平。 第二章：数据的生命周期与质量：预测的原材料 预测的准确性直接取决于输入数据的质量。本章详细阐述了时间序列数据的结构特征，包括趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和随机性（Irregularity）。我们不仅仅关注如何清洗数据，更重要的是如何识别数据中隐藏的结构性断裂点（Structural Breaks）、异常值（Outliers）的内在含义，以及如何构建有效的特征工程（Feature Engineering）来捕捉时间依赖性。本章强调了数据治理在预测流程中的不可替代性。 第三章：预测范式转换：从单一路径到概率分布 我们摈弃了对“唯一正确答案”的执念。本章系统地介绍了从描述性分析到推断性预测的思维转变。核心内容在于理解预测不确定性的量化——引入置信区间（Confidence Intervals）和预测区间（Prediction Intervals）的概念。通过案例分析，展示了概率性预测如何在风险管理和敏感性分析中发挥决定性作用。 第二部分：经典与前沿——预测模型的工具箱 本部分是本书的核心技术指南，全面覆盖了从经典的统计方法到现代机器学习在时间序列分析中的应用。 第四章：时间序列分析的经典支柱 详细解析了自回归移动平均（ARMA）模型的演进——AR、MA、ARIMA及其季节性扩展SARIMA的构建逻辑和参数识别。本章侧重于模型定阶（如ACF/PACF图的应用）以及模型诊断（残差分析）。此外，还将深入探讨指数平滑法（Exponential Smoothing），特别是Holt-Winters模型，及其在处理不同类型趋势和季节性数据时的适用性。 第五章：回归模型在预测中的延伸与限制 本章讨论如何将外部变量（外生变量，Exogenous Variables）纳入时间序列预测框架。重点介绍回归模型的时序性质，包括自相关性（Autocorrelation）的处理（如Cochrane-Orcutt程序），以及如何利用向量自回归（VAR）模型分析多个相互影响的时间序列系统。 第六章：非参数与机器学习驱动的预测革命 随着计算能力的提升，本章转向现代技术。我们将探讨非参数方法，如核平滑（Kernel Smoothing）在处理非线性趋势中的优势。随后，深度剖克拉夫（Deep Dive）介绍如何应用先进的机器学习算法进行预测：包括梯度提升树（如XGBoost在时间序列特征上的应用）、循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）在捕捉长期依赖关系上的潜力与挑战。 第七章：应对外部冲击：断裂点检测与事件建模 真实世界的事件（如政策变化、自然灾害、突发公共卫生事件）常常导致时间序列发生结构性变化。本章教授如何使用CUSUM检验、Chow检验等方法自动识别这些断裂点，并构建虚拟变量或分段模型，以确保模型不会将历史异常纳入未来的基线预测中。 第三部分：模型选择、验证与落地实施 拥有模型只是第一步，如何科学地评估其性能并在实际业务中部署和迭代，才是决定预测价值的关键。 第八章：评估的艺术：选择合适的误差度量 误差度量是评估预测好坏的语言。本章批判性地比较了MAE、MSE、RMSE、MAPE等常用指标的优缺点，并强调了在不同业务场景下（如库存管理与金融风险控制）选择正确度量标准的重要性。我们还将探讨“方向性准确率”作为辅助评估标准。 第九章：稳健性与交叉验证：避免“数据挖掘的陷阱” 本书强调了模型稳健性的重要性。本章详细介绍了时间序列特有的交叉验证方法——滚动原点交叉验证（Rolling-Origin Cross-Validation），以模拟真实的预测过程。内容还包括“回溯测试”（Backtesting）的严格标准和防止模型过度拟合（Overfitting）的策略。 第十章：预测的整合与情景规划 很少有单一模型能完美应对所有未来。本章专注于模型集成（Ensemble Forecasting）技术，如平均法、堆叠法（Stacking）和加权平均法，如何通过组合多个模型的优势来降低预测方差。同时，我们将介绍如何将概率预测转化为实际的情景规划，创建“最佳案例”、“最差案例”和“最可能案例”的决策矩阵。 第十一章：将预测转化为行动：组织中的预测文化 预测的价值在于驱动决策。本章探讨了如何有效地将复杂的模型输出转化为管理层易于理解的报告和仪表板。内容涵盖“预测偏差反馈循环”的建立，如何激励业务团队对预测进行批判性评估，以及如何在高层决策中平衡定量分析与定性洞察力的艺术。 结论：预测者的伦理与未来 本书最后部分将探讨数据预测领域面临的伦理挑战，包括预测结果的公平性、偏见传播的风险，以及在人工智能时代，人类判断力的不可替代性。 --- 本书特色： 深度与广度兼具： 从基础的ARIMA到前沿的LSTM，覆盖了预测领域的核心技术栈。 实践驱动： 每一个理论点都辅以实际操作的思考框架和关键决策点。 哲学反思： 鼓励读者超越技术层面，思考预测活动的本质及其对商业战略的深远影响。 《预测的艺术与科学：驾驭不确定性的力量》是每一位致力于在复杂世界中做出清晰、数据驱动决策的专业人士不可或缺的指南。阅读本书，您将掌握的不仅是工具，更是一种驾驭未来的思维体系。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆