零售業(yè)需求預(yù)測(cè)

定　價(jià)：￥68.00

作　者：	馬克西姆·C. 科恩保羅·埃米爾·格拉斯阿瑟·龐特科斯蒂張任宇著，羅敏張蓮民朱妍譯
出版社：	南京大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787305273384	出版時(shí)間：	2024-06-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書全面概述了從數(shù)據(jù)收集到預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)估和可視化的零售商預(yù)測(cè)需求過(guò)程。每個(gè)步驟都用相關(guān)代碼和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)進(jìn)行了說(shuō)明，以揭開歷史數(shù)據(jù)如何用于預(yù)測(cè)未來(lái)需求的神秘面紗。本文介紹的工具和方法可以應(yīng)用于大多數(shù)零售環(huán)境，包括在線零售和實(shí)體零售，如時(shí)尚、電子、雜貨和家具。本書旨在幫助商業(yè)分析專業(yè)的學(xué)生和數(shù)據(jù)科學(xué)家更好地掌握如何利用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)零售應(yīng)用中的需求。它還可以作為對(duì)預(yù)測(cè)需求感興趣的供應(yīng)鏈從業(yè)者的指南。它使讀者能夠了解如何利用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)需求，如何清理和預(yù)處理數(shù)據(jù)以使其適合預(yù)測(cè)分析，在實(shí)施方面的常見(jiàn)注意事項(xiàng)是什么，以及如何評(píng)估預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

作者簡(jiǎn)介

　　MaximeC.Cohen，加拿大麥吉爾大學(xué)零售和運(yùn)營(yíng)管理學(xué)教授。Paul-EmileGras，法國(guó)巴黎VirtuoTechnologies的數(shù)據(jù)科學(xué)家。ArthurPentecoste，波士頓咨詢集團(tuán)數(shù)據(jù)科學(xué)家。RenyuZhang，中國(guó)上海紐約大學(xué)運(yùn)營(yíng)管理助理教授。張蓮民，深圳市大數(shù)據(jù)研究高級(jí)研究科學(xué)家。羅敏，現(xiàn)為深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院管理學(xué)院講師。

圖書目錄

1引言
1.1動(dòng)機(jī)
1.2數(shù)據(jù)集
1.3目標(biāo)和范圍參考文獻(xiàn)
2數(shù)據(jù)預(yù)處理和建模指標(biāo)
2.1處理缺失數(shù)據(jù)
2.2異常值測(cè)試
2.3時(shí)間效應(yīng)核算
2.4價(jià)格和滯后價(jià)格
2.5主頁(yè)特推
2.6項(xiàng)目描述特征
2.7附加變量
2.8標(biāo)準(zhǔn)化
2.9數(shù)據(jù)集的排序和導(dǎo)出
參考文獻(xiàn)
3常規(guī)需求預(yù)測(cè)模型
3.1引：?jiǎn)蝹€(gè)SKU的基本線性回歸
3.2數(shù)據(jù)集構(gòu)建
3.3集中式方法
3.4分散式方法
3.5特性選擇和正則化
3.6對(duì)數(shù)變換
3.7SKU固定效應(yīng)的集中式方法
3.8價(jià)格固定效應(yīng)的集中式方法
3.9SKU-價(jià)格固定效應(yīng)的集中式方法
3.10聚合季節(jié)性效應(yīng)的分散式方法
3.11小節(jié)與下一步
參考文獻(xiàn)
4基于樹的模型
4.1決策樹
4.2隨機(jī)森林
4.3梯度增強(qiáng)樹
4.4方法比較
參考文獻(xiàn)
5聚類
5.1K-均值聚類
5.2DBSCAN群集
參考文獻(xiàn)
6評(píng)估與可視化
6.1結(jié)果總結(jié)
6.2預(yù)測(cè)與實(shí)際
6.3改變訓(xùn)練集和測(cè)試集分割比率
參考文獻(xiàn)
7更先進(jìn)的方法
7.1Prophet方法
7.2數(shù)據(jù)集合與需求預(yù)測(cè)
參考文獻(xiàn)
8結(jié)論與拓展話題
參考文獻(xiàn)