具体描述
商务预测方法可以分为定性预测和定量预测。本书比较详细介绍了定量预测方法，具体有：移动平均与指数平滑法、趋势预测法、因素预测法及博克斯—詹金斯预测法。作者在编写本书时，重点突出以下几个特点：
1、内容全面，既有定量预测，也有定性预测；既有较简单的指数平滑预测法，也有较高级的ARIMA预测法。
2、突出介绍每一种预测方法的适用条件，以及面对一个预测目标，应如何选择合适的预测模型。
3、强调计算机的应用。建立预测模型，必须对大量的数据进行处理，这就必须借助于数据分析软件才能完成。本书详细介绍了如何应用统计分析软件SPSS建立每种预测模型。
4、理论联系实际。本书在介绍每一种预测方法的同时，引用了大量的实际事例，以便读者对预测方法更易掌握。
本书可作为MBA教材及商学院高年级本科教材，也可作为企业界管理人员建立预测模型时的参考书。
作者简介
目录信息
第二章 商务统计基础知识回顾
第三章 时间序列移动平均及指数平滑预测法
第四章 趋势外推预测法
第五章 季节变动预测法
第六章 因素预测法一――截面数据简单线性回归
第七章 因素预测法二――截面数据的多元回归
第八章 因素预测法三――时间序列的回归分析
第九章 定性预测
第十章 博克斯―詹金斯预测法
附录 常用的统计量的分布表
参考书目
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读后感
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用户评价
这本书，我本来抱着很大的期望去看的，毕竟“商务预测”这个主题本身就非常有吸引力，尤其是在当前这个充满不确定性的商业环境中，能掌握预测的技巧，感觉就像拥有了一张指引未来的地图。然而，读完之后，我发现它并没有触及到我最关心的那些核心问题。比如，书中对于如何在大数据时代利用人工智能和机器学习进行精准预测的探讨，感觉非常浅显，几乎没有深入到算法的选择、模型的构建，以及如何处理海量数据中的噪音和偏见。我期待的是一些能切实指导我如何搭建预测模型的案例，或者至少是关于不同预测模型（如时间序列模型、回归模型、神经网络模型）的优缺点比较和适用场景分析。但这本书在这方面，似乎更多地停留在概念的介绍，缺乏实操性的指导。我需要的是能告诉我“怎么做”，而不是“做什么”的信息。再者，关于预测结果的解读和沟通，如何将复杂的预测模型输出转化为业务决策者能理解的语言，以及如何评估预测的准确性和局限性，书中也没有进行详尽的阐述。这些都是我工作中经常会遇到的难题，而这本书并没有提供有效的解决方案，实在有些遗憾。
评分这本《商务预测方法》给我的感觉，就像是在一本介绍历史的书中，却只字未提那些改变历史进程的关键人物和事件。我原本以为，一本以“方法”命名的书籍，应该会深入探讨各种预测模型的原理、数学基础，以及它们在不同行业中的应用。比如，对于经典的ARIMA模型、指数平滑法，我希望能看到更详尽的数学推导，理解其背后的逻辑，并且了解在什么样的数据特征下，哪种模型表现最优。同时，对于一些更现代的预测技术，如利用深度学习进行时间序列预测，或者集成学习方法在预测中的应用，我也期待有更深入的介绍。然而，书中对这些技术，只是泛泛而谈，缺乏技术细节和实践指导。我希望能看到一些具体的代码示例，或者是在特定业务场景下如何选择和优化预测模型的案例分析。例如，在零售业中如何预测商品销量，在金融业中如何预测股票价格，或者在制造业中如何预测设备故障。这些具体的应用场景的缺失，让这本书显得有些空泛，无法真正帮助读者解决实际问题。
评分坦白说，对于《商务预测方法》这本书，我的阅读体验是略带困惑的。我期待它能提供一些关于如何进行长期战略性预测，以及短期战术性预测的区分和结合的思路。例如，在制定公司五年发展规划时，需要考虑宏观经济趋势、行业发展方向、技术变革等长远因素；而在日常运营中，则需要预测下一季度的销售额，或者下个月的库存需求。如何将这两类预测有效地衔接起来，形成一个完整的预测体系，这是一个我一直在思考的问题。书中虽然提到了长期和短期预测的概念，但并没有给出具体的框架或方法论来指导如何实现两者的融合。另外，关于预测的“艺术”与“科学”的平衡，书中似乎更偏重于“科学”的阐述，而忽略了在实际工作中，预测往往需要结合经验、直觉以及对业务的深刻理解。如何在这种主观与客观的结合中，找到最佳的预测点，这是很多资深预测师的秘诀，而这本书在这方面的探讨，显得尤为不足。
评分这本书的内容，给我一种“只看到了树叶，却没看到森林”的感觉。我希望了解的是，如何在一个动态变化的市场环境中，构建一套灵活且具有韧性的预测系统。比如，当经济周期发生变化，或者出现突发事件（如疫情、政策调整）时，原有的预测模型可能失效，这时候如何快速地调整模型，或者采用新的预测方法来应对这种不确定性。书中对此的论述，显得比较被动，缺乏前瞻性和主动性。我更倾向于看到关于如何构建“适应性预测模型”的讨论，例如如何利用实时数据流进行持续的模型更新，或者如何采用集成模型来结合不同模型的优势，从而提高预测的鲁棒性。此外，书中对于预测的业务应用，也缺乏一些更具启发性的案例。例如，预测不仅仅是为了知道数字，更重要的是如何基于预测结果做出更明智的决策，如何将预测结果转化为具体的行动计划，从而驱动业务增长，降低风险。这方面的内容，我觉得还有很大的提升空间。
评分怎么说呢，这书虽然名叫《商务预测方法》，但我读完后，感觉它更像是一本关于“预测的意义”的科普读物，而不是一本“如何进行预测”的技术手册。我本来是想从中学习如何建立一个有效的预测体系，了解不同数据源如何整合，以及如何应对数据缺失和异常值等问题。书中提到了一些数据收集和清洗的重要性，但并没有提供具体的工具或流程来指导读者如何进行这项工作。例如，在实际操作中，我们可能会遇到来自CRM系统、ERP系统、社交媒体等多个渠道的数据，如何将它们有效地整合到一个统一的平台，进行一致性的处理，这是非常关键的一步，而书中对此的描述过于笼统。此外，关于模型评估和验证的章节，也显得不够深入。我希望能看到关于不同评估指标（如MAE, MSE, RMSE, MAPE）的详细解释，以及如何在交叉验证、回测等过程中有效地评估模型的泛化能力。这些技术层面的细节，对于构建一个可靠的预测模型至关重要，而这本书在这方面的不足，确实让我感到有些失望。
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