大数据预测：需求驱动与供应链变革 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] Charles W.Chase Jr.（查尔斯·W.蔡斯·Jr.） 著，漆晨曦，张淑芳 译

图书标签:

• 大数据
• 预测
• 需求预测
• 供应链管理
• 供应链优化
• 数据分析
• 商业分析
• 人工智能
• 机器学习
• 数字化转型

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115388803

版次：01

商品编码：11691865

包装：平装

丛书名： 新信息时代商业经济与管理译丛

开本：小16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：296

正文语种：中文

编辑推荐

要转变为需求导向的发展思路，企业需要正确识别市场信号，建立需求感应能力，围绕需求塑造相关流程，从而有效转换需求信号，打造高效响应机制。可行吗？可行，在《大数据预测：需求驱动与供应链变革》一书的帮助下。
因关注需求预测实践的挑战而与众不同，《大数据预测：需求驱动与供应链变革》在提升预测流程以更好满足客户需求的细节方面更有全面升级。本书作者——需求预测先行者Charles Chase不仅对统计方法进行了全面讲述，也对如何使用真实数据和案例将方法应用于需求驱动预测流程实践进行了全面探讨。
《大数据预测：需求驱动与供应链变革》以更新的研究和案例作为其主要特点，包括新理论发展，展示了新的实证发现和技术发展。新版增加了需求位移、非季节性和季节性的ARIMA模型、传递函数和互相关函数图等。
《大数据预测：需求驱动与供应链变革》适用于每一个专业为预测和需求规划的有志人士，本书为你提供已验证的流程、方法论以及可立即应用于预测准确性显著提升的评估指标。

内容简介

　　《大数据预测：需求驱动与供应链变革》带领读者历经了从50年前预测先锋Bob Brown所信奉的基本方法到今天所用的一些很具创新性的预测方法的整个过程。全书共有11章，从对需求驱动的预测进行界定开始，带领读者回顾基本的预测方法后，进入高级的时间序列方法，然后再进入今天所使用的很具创新性的技术，比如利用供需关系来支持多层次预测和对下游需求信号的整合。
　　《大数据预测：需求驱动与供应链变革》文字朴实平白，条理清晰，实证结合方法说明，极具说服力和操作意义。本书意义重大，加快了需求驱动预测专业的发展。对于希望通过利用更科学、更精准、更符合客户导向原则的需求驱动预测方法，来推动并提升企业运营管理水平的预测分析人员及业务规划人员来说，本书极具参考价值。

作者简介

　　Charles W. Chase Jr.是SAS制造业和供应链行业全球实践部首席咨询专家，也是首席架构师和战略师，为SAS客户提供需求规划及预测解决方案，以提高客户的供应链效率。他在快速消费品（CPG，consumer packaged goods）行业的从业经验超过26年，是销售预测、市场响应建模、计量经济学以及供应链管理等方面的专家。在进入SAS工作之前，Chase领导了支持SAS预测服务器上市的战略营销活动，该服务器被《知识管理世界》杂志誉为“2005年年度受欢迎产品”，即SAS需求驱动的预测。他还参与了3个预测和营销智能过程/系统的再造、设计和实施。Chase也在Mennen Company、Johnson Johnson、Consumer Products Inc.、Reckitt Benckiser、the Polaroid Corporation、Coca-Cola、Wyeth-Ayerst Pharmaceuticals和Heineken USA等公司工作过。
　　Chase是《商业预测期刊》的前副主编，现在是《预测：全球应用预测期刊》从业者咨询委员会的活跃成员。他写过几篇有关销售预测和市场响应建模的文章，被《供需链管理杂志》2004年2/3月刊评为“2004年度知名教授”，同时，他也是《Bricks Matter：The Role of Supply Chains in Building Market- Driven Differentiation》（Wiley，2012）一书的合著者。

内页插图

精彩书评

“Charles Chase是商业预测协会很有想法的领导者之一，这使得他极具完成这本我认为对于需求驱动预测具有决定性意义一书的资格。新版带领读者对需求导向预测的基本理论、高级时间序列方法以及其他已于今天应用的一些创新方法进行了回顾。”
——Lawrence“Larry”Lapide博士，
麻省理工学院（MIT）交通与物流中心研究人员，马萨诸塞大学讲师，
商业预测和规划研究会会员申请资格审查者，商业预测和规划终身成就奖获得者

“商业预测领域很有敏锐头脑的Charles Chase写的《大数据预测：需求驱动与供应链变革》，是我喜爱的书之一，能向大家推荐是我极大的荣幸。Charles Chase创造了一本真正完整意义上的书。很罕见地，他将关注聚焦于关键方法论以及与CPG行业高度相关的商业挑战之上。本书是新版，它在新产品预测领域拓展了一门新的关键专业学科，在越来越短的产品生命周期世界里，这门学科显得尤为重要，对于预测成功，它要么成就它，要么破坏它。总而言之，如果你想寻找一本包罗万象的预测书，那么这本就是。《大数据预测：需求驱动与供应链变革》是本必读书。”
——Lauge Valentin，乐高（LEGO）集团公司预测总监

“Charles Chase所呈上的这本书，为预测人员提供了几乎覆盖全部层面的实践知识和定量工具，预测人员利用它们，可以在需求建模和预测方面再上一个大台阶。利用平实精准的语言，作者将现实世界的案例与对高级统计方法的阐述相结合，以证明如何通过分析能力的应用推动预测解决方案的发展。预测行内人士将从本书所分享的知识中受益，若将此书随手携带，必会有颇具价值的参考之用。”
——Glenn Keltner，博士，雀巢（Nestle）公司需求规划发展部经理

目录

1 第1章 揭秘预测：神话与现实
1．1 数据采集、存储和处理的现状
1．2 预测艺术的神话
1．3 特惠区的困扰
1．4 判断超控的现状
1．5 由烤箱清洁剂引发的关联关系
1．6 更多并不一定就是更好
1．7 不受约束的预测、受约束的预测和规划的现状
1．8 东北地区销售综合预测
1．9 层层递进法则
1．10 欠佳的计划
1．11 按订单包装和按订单生产
1．12 “你需要配上炸薯条吗？”
1．13 总结
1．14 注释
25 第2章 什么是需求驱动的预测？
2．1 传统需求预测的转变
2．2 需求生成存在什么问题？
2．3 传统需求生成的根本缺陷
2．4 仅仅依靠供应驱动策略并非解决之道
2．5 什么是需求驱动的预测？
2．6 什么是需求感知和需求塑造？
2．7 需求管理流程的改变是关键
2．8 沟通是关键
2．9 成功需求管理的评估
2．10 需求驱动预测流程的好处
2．11 需求管理流程推进的关键步骤
2．12 为什么企业不接受需求驱动的概念？
2．13 总结
2．14 注释
61 第3章 预测方法概述
3．1 基础方法论
3．2 不同类别的方法
3．3 未来的可预见程度如何？
3．4 导致预测误差的一些原因
3．5 细分产品以选择合适的预测方法
3．6 总结
3．7 注释
83 第4章 预测性能测算
4．1 “我们超预测完成任务，让我们开个Party庆祝吧！”
4．2 预测性能测算的目的
4．3 标准统计误差术语
4．4 预测误差的具体测算
4．5 样本外测算
4．6 预测价值增加
4．7 总结
4．8 注释
103 第5章 使用时间序列数据的定量预测法
5．1 模型拟合过程的理解
5．2 定量时间序列方法简介
5．3 定量时间序列法
5．4 移动平均
5．5 指数平滑法
5．6 一次指数平滑法
5．7 Holt双参数法
5．8 Holt-Winters法
5．9 Winters加法季节性模型
5．10 总结
5．11 注释
133 第6章 回归分析
6．1 回归方法
6．2简单回归
6．3 相关系数
6．4 判定系数
6．5 多元回归
6．6 基于散点图和线图的数据可视化
6．7 相关矩阵
6．8 多重共线性
6．9 方差分析
6．10 F检验
6．11 调整后的R2
6．12 参数系数
6．13 t检验
6．14 P值
6．15 差异膨胀因子
6．16 德宾—瓦特逊统计
6．17 干预变量（或哑变量）
6．18 回归模型的结果
6．19 建立多元回归模型的关键行动
6．20 有关回归模型的忠告
6．21 总结
6．22 注释
171 第7章 ARIMA模型
7．1 步骤1：确定初始试验性模型
7．2 步骤2：对模型参数进行评估和诊断
7．3 步骤3：生成预测结果
7．4 季节性ARIMA模型
7．5 Box-Jenkins总结
7．6 ARIMA模型拓展：涵盖解释变量
7．7 传递函数
7．8 分子和分母
7．9 理性传递函数
7．10 ARIMA模型结果
7．11 总结
7．12 注释
201 第8章 加权综合预测法
8．1 加权综合预测是什么？
8．2 建立方差加权综合预测
8．3 加权综合预测使用指南
8．4 总结
8．5 注释
211 第9章 感知、塑造和关联需求以指导供应：MTCA应用案例
9．1 利用多层次因果分析（MTCA）将需求与供应进行关联
9．2 案例研究：碳酸软饮料的故事
9．3 总结
9．4 附录9A：消费者包装货品专用术语
9．5 附录9B：广告GRP/TRP的广告遗留指数转化
9．6 注释
237 第10章 新产品预测：结构判断法应用
10．1 改良型新产品与革命性新产品之间的区别
10．2 新产品预测的总体感觉
10．3 新产品预测概述
10．4 候选产品界定
10．5 新产品预测流程
10．6 结构化判定分析
10．7 结构化流程步骤
10．8 统计过滤步骤
10．9 建模步骤
10．10 预测步骤
10．11 总结
10．12 注释
263 第11章 战略价值评估：评估需求预测过程的预备性
11．1 战略价值评估体系
11．2 战略价值评估流程
11．3 SVA案例研究：XYZ公司
11．4 总结
11．5 建议阅读
11．6 注释
293 译者后记

前言/序言

智启未来：深度解析数据驱动的商业洞察与运营升级 在瞬息万变的商业世界中，企业面临着前所未有的挑战和机遇。市场需求如同捉摸不定的潮汐，瞬息万变；供应链条盘根错节，日益复杂；运营效率的提升与成本的控制更是企业生存与发展的生命线。传统依靠经验和直觉的决策模式，已难以应对日益增长的复杂性和不确定性。如何从海量数据中挖掘出宝贵洞察，如何将这些洞察转化为切实可行的商业策略，并最终驱动企业运营的智能化升级，已成为现代企业亟待解决的关键问题。 本书并非关于特定书籍内容的介绍，而是旨在探讨一个更为宏观且深入的议题：如何在数据的洪流中，构建起一套能够深刻洞察市场需求、优化供应链运作、并最终实现全方位商业升级的体系。 我们将从数据源头的采集与清洗，到数据分析的精细化模型构建，再到预测能力的实现，直至最终将数据洞察转化为具体的业务行动，进行一次全景式的梳理与解析。 第一章：数据基石——海量信息的价值挖掘与治理 任何数据的价值都始于其本身的质量与可用性。本章将聚焦于企业内部和外部海量数据的收集、整合与治理。我们首先会探讨不同类型的数据源，包括但不限于： 交易数据： 销售记录、订单详情、支付信息等，这是反映客户购买行为最直接的来源。 客户行为数据： 网站浏览路径、App使用习惯、社交媒体互动、客服咨询记录等，揭示客户偏好与意图。 运营数据： 生产计划、库存水平、物流轨迹、设备运行状态等，是评估企业内部效率的关键。 市场与宏观数据： 行业报告、经济指标、竞争对手动态、天气信息、新闻事件等，提供外部环境的判断依据。 在数据的收集过程中，我们将深入分析数据采集的常见挑战，如数据孤岛、格式不统一、采集延迟等，并提出有效的解决方案，包括构建统一的数据湖或数据仓库，利用ETL（Extract, Transform, Load）工具实现数据的自动化抽取、转换与加载。 更重要的是，本章将强调数据治理的重要性。这不仅仅是技术层面的操作，更是建立一套完善的数据管理体系。我们将探讨以下关键环节： 数据质量管理： 如何识别、度量和修复数据中的错误、缺失、不一致，确保数据的准确性和可靠性。 数据安全与隐私： 在数据利用过程中，如何遵守相关法律法规，保护敏感信息，建立健全的数据安全策略。 元数据管理： 理解数据的“谁、什么、何时、何地、为什么”，为数据的使用者提供清晰的上下文，提高数据发现和理解的效率。 数据生命周期管理： 从数据的产生、存储、使用到归档和销毁，全过程的精细化管理，优化存储成本，规避风险。 只有打下坚实的数据基础，后续的分析与预测才能拥有可靠的支撑。本章将为读者构建起对企业数据资产的全面认知，为数据驱动的决策奠定坚实的基础。 第二章：洞察引擎——数据分析的多元化方法与技术 拥有了高质量的数据，接下来的任务就是如何从中提取有价值的洞察。本章将深入探讨数据分析的多元化方法与技术，从描述性分析到预测性分析，再到规范性分析，逐步揭示数据的深层含义。 描述性分析： 回顾与总结“发生了什么”。我们将介绍各种统计学工具和可视化技术，如报表、仪表盘、趋势图、分布图等，帮助企业快速了解当前业务状况，识别关键绩效指标（KPIs）的变化。 诊断性分析： 探究“为什么会发生”。本章将讲解因果分析、关联规则挖掘、根本原因分析等方法，帮助企业找出问题发生的根源，理解不同因素之间的相互影响。例如，通过分析不同营销活动与销售额之间的关联，找出最有效的营销策略。 预测性分析： 预判“未来可能会发生什么”。这是本章的重点内容之一。我们将介绍各种预测模型，包括： 时间序列模型： 如ARIMA、指数平滑法等，适用于对具有时间依赖性的数据进行预测，例如销售额、客流量等。 回归模型： 如线性回归、逻辑回归等，用于预测数值型或分类型的结果，例如预测客户流失概率、产品价格等。 机器学习模型： 如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，能够处理更复杂的数据关系，实现更精准的预测，例如用户购买行为预测、需求波动预测等。 深度学习模型： 在处理海量非结构化数据（如文本、图像）方面表现出色，能够发现更深层次的模式，例如对用户评论进行情感分析，预测热门商品趋势。 规范性分析： 指导“应该做什么”。基于对过去和未来的预测，本章将介绍优化算法、模拟仿真等技术，为企业提供最佳行动建议，例如最优的库存补货策略、最有效的定价方案、最合理的生产排期等。 在本章的论述中，我们将强调模型的可解释性与业务场景的契合度。一个再精密的模型，如果无法被业务人员理解和信任，便难以转化为实际应用。因此，我们将探讨如何构建可解释性强的模型，以及如何将模型结果有效地传达给业务决策者。 第三章：需求脉搏——精准洞察市场需求与消费者行为 市场的需求是驱动一切商业活动的核心。准确把握市场需求的变化，是企业制定生产、库存、营销等各项策略的前提。本章将聚焦于如何利用数据分析技术，深度洞察市场需求与消费者行为。 需求预测的精细化： 我们将探讨如何超越简单的历史数据外推，引入更多影响因素，构建更精细化的需求预测模型。这包括： 考虑季节性、周期性与趋势： 识别并量化不同时间维度上的规律。 融入外部驱动因素： 如促销活动、节假日、宏观经济环境、竞争对手的定价与推广策略、社交媒体热点等。 细分化预测： 对不同产品类别、不同地区、不同客户群体进行差异化预测，提高预测的颗粒度。 实时预测与动态调整： 建立能够实时更新和调整的预测模型，应对突发事件和快速变化的市场。 消费者行为分析： 理解消费者从认知、兴趣、购买到复购的全过程，是提升客户体验和驱动销售的关键。我们将深入研究： 用户画像构建： 基于多维度数据，描绘出不同客户群体的特征、偏好、价值和潜在需求。 购买路径分析： 识别用户从接触产品到最终购买的完整旅程，发现潜在的流失点和转化机会。 客户细分与个性化推荐： 根据用户画像和行为，进行精准的客户分群，并提供个性化的产品推荐、营销信息和客户服务。 情感分析与口碑监测： 利用自然语言处理技术，分析用户在社交媒体、评论区等渠道的反馈，洞察用户的情感倾向和对产品/服务的满意度。 新兴趋势的捕捉： 如何在海量信息中快速捕捉新兴的市场需求和技术趋势，例如通过分析行业报告、专利申请、技术论坛讨论等，提前布局。 本章将强调，需求预测并非一劳永逸的任务，而是一个持续迭代、不断优化的过程。通过对市场脉搏的精准把握，企业能够更好地制定生产计划，优化库存策略，设计更具吸引力的产品与服务，从而在激烈的市场竞争中占据优势。 第四章：供应链重塑——数据驱动的效率与韧性提升 供应链是连接生产与消费的生命线，其效率与韧性直接关系到企业的成本、交付速度和客户满意度。本章将探讨如何运用数据分析与预测能力，实现供应链的智能化升级与变革。 库存优化： 精细化库存需求预测： 基于前一章的需求预测结果，精确计算各层级、各地点的安全库存、周转库存和预期库存。 多级库存协同： 打破信息孤岛，实现供应商、制造商、分销商、零售商之间的库存信息共享与协同预测，避免缺货或积压。 动态补货策略： 基于实时销售数据和预测模型，自动触发补货订单，减少人工干预，提高响应速度。 物流与运输优化： 路线规划与调度优化： 利用实时交通信息、订单信息和车辆状态，动态优化配送路线，提高运输效率，降低运输成本。 仓储管理智能化： 通过数据分析优化仓库布局、货物拣选路径、入库出库流程，提高仓库运营效率。 异常事件预警与响应： 实时监测物流环节，预测潜在的延误、损坏等异常情况，并及时发出预警，启动应急预案。 供应商管理与协同： 供应商绩效评估： 基于历史交付数据、质量数据、价格数据，建立供应商绩效评估体系，选择更可靠的合作伙伴。 风险预警与供应链韧性： 识别供应商可能面临的风险（如财务危机、自然灾害、地缘政治等），提前进行预警，并制定多元化供应策略，增强供应链的韧性。 需求拉动式生产： 进一步将需求预测信息反馈给上游供应商，实现需求拉动式的精益生产。 生产计划与能力匹配： 基于需求的生产排程： 将精准的需求预测转化为可执行的生产计划，确保在正确的时间生产正确的产品。 生产能力预测与动态调整： 结合设备运行状态、人员可用性等信息，预测生产能力，并在必要时进行调整，以满足不断变化的需求。 本章将强调，供应链的数字化转型是一个系统工程，需要跨部门的协作与信息共享。通过数据驱动的精细化管理，企业能够显著提升供应链的响应速度、灵活性和成本效益，从而在竞争中建立起强大的护城河。 第五章：实施策略与未来展望 在掌握了数据挖掘、分析、预测以及供应链优化的方法之后，如何将其有效地落地，并为企业带来长期的价值，是至关重要的一环。本章将聚焦于实施策略、组织变革以及未来的发展趋势。 组织与文化建设： 数据驱动文化的培育： 如何在企业内部建立起重视数据、信任数据、善用数据的文化氛围。 跨部门协作机制： 强调数据分析团队、业务部门、IT部门之间的紧密协作，确保数据洞察能够顺利转化为业务行动。 人才培养与技能提升： 识别企业对数据人才的需求，制定相应的培训计划，培养具备数据分析、模型构建与业务理解能力的复合型人才。 技术架构与平台选型： 数据平台建设： 如何选择合适的数据湖、数据仓库、大数据处理平台（如Hadoop、Spark）等技术架构。 分析工具与可视化平台： 介绍主流的数据分析工具（如Python、R、SQL）、BI（商业智能）工具（如Tableau、Power BI）以及机器学习平台。 云计算与SaaS解决方案： 探讨如何利用云计算的灵活性和可扩展性，以及SaaS解决方案的便捷性，加速数据驱动能力的构建。 持续改进与迭代： 建立反馈机制： 持续跟踪数据预测的准确性、模型的效果以及业务改进的成果，形成闭环。 模型更新与优化： 随着市场和业务的变化，定期对模型进行再训练和优化，保持其有效性。 敏捷开发与部署： 采用敏捷开发方法，快速迭代和部署数据驱动的解决方案。 未来发展趋势展望： 人工智能在预测与决策中的深化应用： 探讨更高级的AI技术，如强化学习、图神经网络等，在复杂场景中的应用前景。 实时数据分析与决策： 迈向万物互联（IoT）时代，实时数据的价值将更加凸显，如何实现实时数据分析与即时决策。 端到端的数据价值链构建： 从数据采集到价值实现，构建完整的数据价值链，实现数据资产的全面变现。 可持续发展与数据伦理： 在追求数据价值的同时，关注数据的伦理使用、公平性与透明性，实现可持续发展。 本书旨在提供一个全面而深入的框架，帮助企业理解并实践数据驱动的商业洞察与运营升级。它不是一个简单的操作手册，而是一次关于如何思考、如何构建、如何落地的深度探讨。通过系统性地学习和实践，企业将能够解锁数据真正的潜能，在日益复杂的商业环境中，实现更智能、更高效、更具韧性的发展。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的契机，是因为我对企业在数字化转型浪潮中的挑战感到深深的忧虑。尤其是供应链这个庞大而复杂的系统，在瞬息万变的商业环境中，其脆弱性愈发凸显。因此，“大数据预测：需求驱动与供应链变革”这个书名，直接击中了我的痛点。我非常关注书中是否能为我们揭示一条切实可行的转型路径。我猜想，这本书会详细阐述如何构建一个以数据为核心的决策机制，让每一个业务单元都能从中受益。它可能会深入探讨如何从海量、异构的数据源中提取有价值的信息，并将其转化为可操作的洞察。我特别期待书中能够分享一些成功实现供应链变革的案例研究，看看那些领先的企业是如何利用大数据进行精细化预测，从而优化库存水平、减少缺货率、缩短交货周期。同时，我也希望书中能够触及变革过程中可能遇到的组织文化、技术架构以及人才培养等方面的挑战，并提供相应的解决方案。毕竟，技术本身只是工具，最终的变革还得依靠人的智慧和努力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先吸引我的就是它的标题。“大数据预测：需求驱动与供应链变革”。光看名字，我就能感觉到这本书蕴含着巨大的能量。我期待它能深入探讨大数据如何改变传统的商业运作模式，特别是关于“需求预测”这个核心环节。我设想书中会提供丰富的案例，展示企业如何利用海量的数据，从消费者的行为、市场的动态、甚至是宏观经济的走向中，挖掘出隐藏的需求信号。然后，这些信号如何转化为精准的预测，并进一步驱动整个供应链的运转。我希望这本书能解答我关于“如何才能真正实现需求驱动的供应链？”的疑问。是否意味着企业不再是被动地应对市场变化，而是能够主动地预测和引领市场？我期待书中能详细阐述大数据在优化生产、库存、物流等各个环节的实际应用，以及如何通过技术手段实现供应链的协同和智能化，从而为企业带来切实的效益。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够真正解决实际商业问题的书籍情有独钟，而“大数据预测：需求驱动与供应链变革”恰恰满足了这一点。这个名字让我联想到，作者一定是一位在实践中深耕多年的专家。我非常期待书中能够揭示大数据在需求预测上的真正潜力，以及这种能力如何能够颠覆传统的供应链模式。我猜想，书中会详细阐述如何利用各种新兴的数据分析技术，例如时序模型、深度学习等，来构建高度精准的预测模型。更重要的是，我希望书中能够展示如何将这些预测结果转化为切实可行的供应链策略。比如，如何根据精准的需求预测来动态调整生产计划、优化库存布局、选择最佳的物流路径，甚至如何通过个性化推荐来影响和引导消费者需求。我希望这本书能为我提供一套清晰的路线图，帮助我理解并掌握如何在复杂多变的市场环境中，利用大数据实现供应链的智能化升级，最终提升企业的整体竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目就像是一扇通往未来商业世界的大门，而“大数据预测”正是开启这扇门的钥匙。“需求驱动”则指明了变革的方向，“供应链变革”则是这场革命最终要达成的目标。我对书中关于如何将“预测”这一概念从简单的统计模型提升到战略层面感到非常好奇。我希望它能解释清楚，当大数据成为核心驱动力时，企业在预测方面的能力会有怎样的飞跃。是否意味着我们可以更精准地预见市场趋势，甚至在竞争对手之前发现新的增长点？它会不会深入分析不同行业在应用大数据预测时所面临的独特挑战和机遇？比如，快消品行业可能需要实时分析社交媒体情绪来预测爆款，而工业制造则可能需要整合传感器数据来预测设备故障和生产瓶颈。我设想书中会提供一套完整的理论框架，指导企业如何系统地构建和优化自己的大数据预测能力，以及如何将其无缝集成到现有的供应链管理流程中，从而实现从被动响应到主动预测的根本性转变。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字很吸引人，“大数据预测：需求驱动与供应链变革”。光是这个标题，就足够让人浮想联翩，仿佛看到了一个由数据编织而成的未来图景。作为一名对商业运营和技术发展都充满好奇的读者，我非常期待这本书能够深入浅出地解析大数据如何驱动企业做出更明智的决策，特别是在预测需求这个至关重要的环节。我设想书中会探讨各种先进的数据分析技术，比如机器学习、人工智能在预测模型中的应用，以及如何利用历史销售数据、市场趋势、甚至社交媒体的脉搏来捕捉消费者行为的微妙变化。更重要的是，我期望书中能够描绘出这种预测能力如何渗透到整个供应链的每一个环节，从原材料采购、生产计划、库存管理，到物流配送，甚至到最终的客户服务。这本书应该不仅仅是理论的堆砌，而是能够提供切实可行的案例和方法论，帮助企业打破传统思维的桎梏，实现更高效、更具韧性的供应链体系。我希望它能解答我在工作中常常遇到的困惑：如何才能真正发挥大数据的价值，让预测不再是纸上谈兵，而是成为推动业务增长和降低运营成本的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

非常好的东西，质量很好，送货很快啊！内容详实，很受益，推荐大家购买！价格很实惠！

评分☆☆☆☆☆

翻了一下内容 大概还是不错的

评分☆☆☆☆☆

单位买书，京东正品，正规便宜！

评分☆☆☆☆☆

书到了 物流很给力 期待书的内容

评分☆☆☆☆☆

值得买，是正品，非常好，喜欢，有用

评分☆☆☆☆☆

昨晚下的单，今天上午就收到了，效率很高，书也不错

评分☆☆☆☆☆

好书，值得推荐。

评分☆☆☆☆☆

很不错的书籍，送货速度，下次还会再来。

评分☆☆☆☆☆

货收到，包装完好，质量保证，下次再买