دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1
نویسندگان: Paul Goodwin
سری: Wiley and SAS Business Series
ISBN (شابک) : 9781119414575, 1119414571
ناشر: John Wiley & Sons
سال نشر: 2018
تعداد صفحات: 243
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 4 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب سود نرم افزار پیش بینی خود: بهترین راهنمای عملی برای پیش بینی فروش: پیش بینی فروش.، مدیریت فروش -- پردازش داده ها.، کسب و کار و اقتصاد -- مدیریت صنعتی.، کسب و کار و اقتصاد -- مدیریت.، کسب و کار و اقتصاد -- علوم مدیریت.، کسب و کار و اقتصاد -- رفتار سازمانی.
در صورت تبدیل فایل کتاب Profit From Your Forecasting Software: A Best Practice Guide for Sales Forecasters به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب سود نرم افزار پیش بینی خود: بهترین راهنمای عملی برای پیش بینی فروش نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
برای تسلط بر قضاوت دشوار پیش بینی، فراتر از تکنیک بروید
برای دستیابی به پیش بینی دقیق می توان از انواع نرم افزارها به طور مؤثر استفاده کرد، اما هیچ نرم افزاری نمی تواند جایگزین مؤلفه ضروری انسانی شود. . ممکن است در پیشبینی تازه کار باشید، یا ممکن است به تئوری آماری پشت پیشبینیهای نرمافزار، و حتی تکنیکهای پیشرفتهتر «کاربر قدرتمند» برای خود نرمافزار تسلط داشته باشید – اما پیشبینیهای شما هرگز به اوج دقت نخواهند رسید، مگر اینکه به قضاوت پیچیدهای تسلط پیدا کنید. نرم افزار نمی تواند بسازد. سود از نرمافزار پیشبینی شما به مسائلی که مرتباً به وجود میآیند، میپردازد و به شما نشان میدهد که چگونه تصمیمهای صحیح بگیرید تا بیشترین بهره را از نرمافزار خود ببرید.
در نظر گرفتن یک رویکرد غیر ریاضی در مورد مدلهای مختلف پیشبینی، بحث تصمیمات رایج روزمره مانند انتخاب مدل، تعدیل پیشبینی، سلسله مراتب محصول، سطوح موجودی ایمنی، تناسب مدل، آزمایش و موارد دیگر را پوشش میدهد. توضیحات واضح به شما کمک میکند تا شاخصهای فصلی، ضرایب هموارسازی، میانگین درصد مطلق خطا، و r-squared را بهتر درک کنید، و کاوش سوگیریهای روانشناختی بینشی درباره تصمیم برای نادیده گرفتن پیشبینی نرمافزار ارائه میدهد. با تمرکز بر انتخاب، تفسیر و قضاوت، این کتاب فراتر از دستورالعملهای فنی است تا به شما کمک کند تا مهارتهای ناملموستری را که منجر به دقت بهتر میشود، درک کنید.
مرتبط با پیشبینیکنندگان فروش، برنامهریزان تقاضا، و تحلیلگران در سراسر صنایع، سود از نرمافزار پیشبینی شما در مرجع پیشبینی «قطعه گمشده» مورد توجه است.
Go beyond technique to master the difficult judgement calls of forecasting
A variety of software can be used effectively to achieve accurate forecasting, but no software can replace the essential human component. You may be new to forecasting, or you may have mastered the statistical theory behind the software’s predictions, and even more advanced “power user” techniques for the software itself—but your forecasts will never reach peak accuracy unless you master the complex judgement calls that the software cannot make. Profit From Your Forecasting Software addresses the issues that arise regularly, and shows you how to make the correct decisions to get the most out of your software.
Taking a non-mathematical approach to the various forecasting models, the discussion covers common everyday decisions such as model choice, forecast adjustment, product hierarchies, safety stock levels, model fit, testing, and much more. Clear explanations help you better understand seasonal indices, smoothing coefficients, mean absolute percentage error, and r-squared, and an exploration of psychological biases provides insight into the decision to override the software’s forecast. With a focus on choice, interpretation, and judgement, this book goes beyond the technical manuals to help you truly grasp the more intangible skills that lead to better accuracy.
Relevant to sales forecasters, demand planners, and analysts across industries, Profit From Your Forecasting Software is the much sought-after “missing piece” in forecasting reference.
Content: Cover
Title Page
Copyright
Contents
Acknowledgments
Prologue
Chapter 1: Profit from Accurate Forecasting
1.1 The Importance of Demand Forecasting
1.2 When Is a Forecast Not a Forecast?
1.3 Ways of Presenting Forecasts
1.3.1 Forecasts as Probability Distributions
1.3.2 Point Forecasts
1.3.3 Prediction Intervals
1.4 The Advantages of Using Dedicated Demand Forecasting Software
1.5 Getting Your Data Ready for Forecasting
1.6 Trading-Day Adjustments
1.7 Overview of the Rest of the Book
1.8 Summary of Key Terms
1.9 References Chapter 2: How Your Software Finds Patterns in Past Demand Data2.1 Introduction
2.2 Key Features of Sales Histories
2.2.1 An Underlying Trend
2.2.2 A Seasonal Pattern
2.2.3 Noise
2.3 Autocorrelation
2.4 Intermittent Demand
2.5 Outliers and Special Events
2.6 Correlation
2.7 Missing Values
2.8 Wrap-Up
2.9 Summary of Key Terms
Chapter 3: Understanding Your Software's Bias and Accuracy Measures
3.1 Introduction
3.2 Fitting and Forecasting
3.2.1 Fixed-Origin Evaluations
3.2.2 Rolling-Origin Evaluations
3.3 Forecast Errors and Bias Measures
3.3.1 The Mean Error (ME) 3.3.2 The Mean Percentage Error (MPE)3.4 Direct Accuracy Measures
3.4.1 The Mean Absolute Error (MAE)
3.4.2 The Mean Squared Error (MSE)
3.5 Percentage Accuracy Measures
3.5.1 The Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
3.5.2 The Median Absolute Percentage Error (MDAPE)
3.5.3 The Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE)
3.5.4 The MAD/MEAN Ratio
3.5.5 Percentage Error Measures When There Is a Trend or Seasonal Pattern
3.6 Relative Accuracy Measures
3.6.1 Geometric Mean Relative Absolute Error (GMRAE)
3.6.2 The Mean Absolute Scaled Error (MASE) 3.6.3 Bayesian Information Criterion (BIC)3.7 Comparing the Different Accuracy Measures
3.8 Exception Reporting
3.9 Forecast Value-Added Analysis (FVA)
3.10 Wrap-Up
3.11 Summary of Key Terms
3.12 References
Chapter 4: Curve Fitting and Exponential Smoothing
4.1 Introduction
4.2 Curve Fitting
4.2.1 Common Types of Curve
4.2.2 Assessing How Well the Curve Fits the Sales History
4.2.3 Strengths and Limitations of Forecasts Based on Curve Fitting
4.3 Exponential Smoothing Methods
4.3.1 Simple (or Single) Exponential Smoothing 4.3.2 Exponential Smoothing When There Is a Trend: Holt's Method4.3.3 The Damped Holt's Method
4.3.4 Holt's Method with an Exponential Trend
4.3.5 Exponential Smoothing Where There Is a Trend and Seasonal Pattern: The Holt-Winters Method
4.3.6 Overview of Exponential Smoothing Methods
4.4 Forecasting Intermittent Demand
4.5 Wrap-Up
4.6 Summary of Key Terms
Chapter 5: Box-Jenkins ARIMA Models
5.1 Introduction
5.2 Stationarity
5.3 Models of Stationary Time Series: Autoregressive Models
5.4 Models of Stationary Time Series: Moving Average Models