Business Forecasting with Business ForecastX pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill/Irwin

作者:J. Holton Wilson

出品人:

页数:513

译者:

出版时间:2008-12-19

价格:$ 200.29

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073373645

丛书系列:

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具体描述

The Sixth Edition of Business Forecasting is the most practical forecasting book on the market with the most powerful softwareForecast X.. . This edition presents a broad-based survey of business forecasting methods including subjective and objective approaches. As always, the author team of Wilson and Keating deliver practical how-to forecasting techniques, along with dozens of real world data sets while theory and math are held to a minimum. . . This Sixth Edition includes Forecast X software updated for Excel 2007 and Vista. Forecast X is the most comprehensive software tool available in this market and the new version is also backwards compatible for XP Excel 2003 systems. This Excel-based tool effectively uses wizards and many tools to make forecasting easy and understandable. .

好的，这是一本关于商业预测方法的图书简介，内容翔实，不涉及特定软件操作，旨在阐述预测理论、方法选择与应用策略。 --- 商业预测的艺术与科学：驾驭不确定性，驱动决策优化一本面向行业领导者、战略规划师及数据分析师的权威指南在瞬息万变的现代商业环境中，准确的预测能力已不再是锦上添花的工具，而是决定企业生存与增长的命脉。《商业预测的艺术与科学：驾驭不确定性，驱动决策优化》深入剖析了从宏观经济趋势到微观市场需求的各个层级商业预测的理论基础、实施流程与最佳实践。本书旨在弥合理论模型与实际商业应用之间的鸿沟，为读者提供一套全面、系统且可操作的预测框架。本书的核心不在于推销特定的工具或软件，而在于培养读者批判性地选择和应用预测方法的思维模式。我们坚信，成功的商业预测源于对业务情境的深刻理解、对数据质量的严格把控以及对模型局限性的清醒认识。第一部分：预测思维的构建与战略基础本部分奠定了坚实的理论基础，帮助读者理解“预测”在商业决策链中的核心地位。第一章：预测的本质与战略价值商业预测的定义、目的与局限性。我们将探讨预测如何嵌入到战略规划、预算编制、供应链管理、人力资源调配和风险评估等关键职能中。重点阐述预测的“时间范围效应”——短期、中期和长期预测所承载的不同战略目标和所需方法论的根本差异。同时，讨论组织内部“预测文化”的建立，强调自上而下的承诺与跨部门协作的重要性。第二章：数据驱动决策的基础：质量、结构与治理预测的准确性直接取决于输入数据的质量。本章深入探讨了商业数据源的结构化（时间序列数据、截面数据、面板数据）与非结构化数据的处理流程。内容涵盖：数据清洗的关键步骤、缺失值和异常值的处理策略、时间序列数据的季节性与趋势分解识别，以及构建“预测就绪型”数据仓库的架构要求。强调数据治理框架在确保预测输入一致性和可靠性方面的作用。第三章：不确定性量化与风险评估预测的本质是概率性的。本章专注于如何量化预测区间和置信水平，而非仅仅提供一个点估计。我们将介绍敏感性分析、情景规划（Best-Case, Worst-Case, Most-Likely）的系统性构建方法。此外，详细阐述如何将预测误差（如MAPE, RMSE）转化为可操作的库存缓冲、产能冗余或财务风险储备，实现从“预测”到“风险管理”的转化。第二部分：核心预测方法论的深度解析本部分系统梳理了从经典统计模型到前沿机器学习方法的应用场景、优势与约束。第四章：经典时间序列分析：理解内在结构深入剖析时间序列分析的基石。详述平稳性检验（如ADF检验）的重要性，以及如何根据数据的自相关和偏自相关函数（ACF/PACF）来识别适当的统计结构。重点讲解移动平均法（MA）、指数平滑法（Holt-Winters）在处理不同类型趋势和季节性数据时的适用性与参数校准策略。本章着重于如何解读模型参数，以洞察驱动业务波动的潜在时间动态。第五章：回归模型在预测中的应用：连接驱动因素回归分析是连接“因果关系”与“未来数值”的桥梁。本章区分了解释性回归（Explanatory Regression）和预测性回归（Predictive Regression）。详细介绍：多元线性回归、时间序列回归（引入滞后变量或时间趋势项），以及处理异方差性和多重共线性的诊断与修正技术。内容扩展至非线性回归形式的应用，例如逻辑回归在需求分类预测中的价值。第六章：前沿与集成预测方法：超越传统限制本章探讨当数据量增大、复杂性提升时，如何应用更先进的工具。介绍： ARIMA/SARIMA 模型的理论扩展与实际应用：如何处理复杂的多重季节性和非线性的时间依赖性。状态空间模型与卡尔曼滤波：在实时动态系统（如库存跟踪或金融市场波动）中进行最优估计的原理与应用。集成方法论（Ensemble Forecasting）：如何通过加权平均、堆叠（Stacking）或混合（Blending）多种基础模型（如统计模型与机器学习模型）来提高预测的鲁棒性和准确性。第三部分：因果驱动的预测与市场洞察本部分将焦点从纯粹的时间序列转向外部驱动因素（如价格、促销、宏观经济指标）对需求的影响。第七章：因果关系建模：需求驱动因素的识别解释“需求”是如何受到定价策略、营销支出、竞争者行为和宏观经济环境（如GDP增长、利率）影响的。本章教授如何构建包含经济指标和营销变量的因果驱动模型，并讨论“内生性”问题——即预测变量本身也受预测目标影响——的处理方法。第八章：事件与冲击的预测处理商业世界充满突发事件（如疫情、政策变化、重大产品发布）。本章提供框架来系统地将这些离散事件纳入预测模型：使用虚拟变量（Dummy Variables）处理已知冲击，并使用事件研究法评估冲击的量级和持续时间。重点讨论如何在“黑天鹅”事件发生后，快速重置基线预测并调整模型参数。第九章：定性预测方法与专家知识的融合承认在数据稀缺或产品生命周期早期，定性判断不可或缺。详述德尔菲法（Delphi Method）、市场调研、寿命周期类比法（Life Cycle Analogy）的严谨实施流程。核心在于提供一套流程，将直觉和经验转化为可记录、可验证的输入，并量化其在最终预测中的权重。第四部分：预测流程的实施、评估与优化本部分关注预测从实验室走向企业日常运营的实际落地问题。第十章：建立稳健的预测周期与S&OP流程集成成功的预测需要融入企业的运营流程。详细描述建立月度/季度预测滚动更新周期的最佳实践。重点阐述“销售与运营计划”（S&OP）或“集成业务规划”（IBP）框架如何依赖准确的预测，并定义清晰的“预测准确度责任矩阵”，明确业务部门与分析部门的职责划分。第十一章：模型性能的科学评估与后验分析预测评估不仅仅是计算一个误差百分比。本章深入讨论：预测偏差（Bias）的诊断：区分系统性高估与低估，并解释其对财务和运营的后果。不同误差指标的适用性：为什么在不同业务场景下（如库存 vs. 收入预测），MAPE、WAPE、RMSE的权重需要调整。后验分析（Post-Mortem Analysis）：如何系统性地回顾过往预测误差的根源，是将错误归因于模型选择、数据质量还是外部冲击，从而驱动下一轮模型的迭代改进。第十二章：从预测到行动：预测的沟通与可视化一个复杂的模型如果不能被决策者理解和信任，就是失败的。本章提供关于如何有效“讲述”预测故事的指导方针。内容包括：构建信息密度适中的仪表板、清晰传达不确定性范围、以及如何设计报告，使业务用户能快速将预测结果转化为具体行动（如调整订单量、优化促销力度）。 --- 《商业预测的艺术与科学》不只是一本教科书，它是一份操作手册，指导您如何将数据洞察转化为竞争优势，使企业能够在充满变数的未来中，做出最优化、最可靠的商业决策。