零售業(yè)需求預測

定　價：￥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：	南京大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787305273384	出版時間：	2024-06-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數：		字數：

內容簡介

　　本書全面概述了從數據收集到預測結果的評估和可視化的零售商預測需求過程。每個步驟都用相關代碼和實現(xiàn)細節(jié)進行了說明，以揭開歷史數據如何用于預測未來需求的神秘面紗。本文介紹的工具和方法可以應用于大多數零售環(huán)境，包括在線零售和實體零售，如時尚、電子、雜貨和家具。本書旨在幫助商業(yè)分析專業(yè)的學生和數據科學家更好地掌握如何利用數據預測零售應用中的需求。它還可以作為對預測需求感興趣的供應鏈從業(yè)者的指南。它使讀者能夠了解如何利用數據預測未來需求，如何清理和預處理數據以使其適合預測分析，在實施方面的常見注意事項是什么，以及如何評估預測準確性。

作者簡介

　　MaximeC.Cohen，加拿大麥吉爾大學零售和運營管理學教授。Paul-EmileGras，法國巴黎VirtuoTechnologies的數據科學家。ArthurPentecoste，波士頓咨詢集團數據科學家。RenyuZhang，中國上海紐約大學運營管理助理教授。張蓮民，深圳市大數據研究高級研究科學家。羅敏，現(xiàn)為深圳信息職業(yè)技術學院管理學院講師。

圖書目錄

1引言
1.1動機
1.2數據集
1.3目標和范圍參考文獻
2數據預處理和建模指標
2.1處理缺失數據
2.2異常值測試
2.3時間效應核算
2.4價格和滯后價格
2.5主頁特推
2.6項目描述特征
2.7附加變量
2.8標準化
2.9數據集的排序和導出
參考文獻
3常規(guī)需求預測模型
3.1引：單個SKU的基本線性回歸
3.2數據集構建
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對數變換
3.7SKU固定效應的集中式方法
3.8價格固定效應的集中式方法
3.9SKU-價格固定效應的集中式方法
3.10聚合季節(jié)性效應的分散式方法
3.11小節(jié)與下一步
參考文獻
4基于樹的模型
4.1決策樹
4.2隨機森林
4.3梯度增強樹
4.4方法比較
參考文獻
5聚類
5.1K-均值聚類
5.2DBSCAN群集
參考文獻
6評估與可視化
6.1結果總結
6.2預測與實際
6.3改變訓練集和測試集分割比率
參考文獻
7更先進的方法
7.1Prophet方法
7.2數據集合與需求預測
參考文獻
8結論與拓展話題
參考文獻