دانلود کتاب Demand Prediction in Retail: A Practical Guide to Leverage Data and Predictive Analytics (به فارسی: پیش‌بینی تقاضا در خرده‌فروشی: راهنمای عملی برای استفاده از داده‌ها و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده) نوشته شده توسط «Maxime C. Cohen – Paul-Emile Gras – Arthur Pentecoste – Renyu Zhang»
اطلاعات کتاب پیش‌بینی تقاضا در خرده‌فروشی: راهنمای عملی برای استفاده از داده‌ها و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده
موضوع اصلی: تجارت و اقتصاد – فروش و بازاریابی
نوع: کتاب الکترونیکی
ناشر: Springer Nature
نویسنده: Maxime C. Cohen – Paul-Emile Gras – Arthur Pentecoste – Renyu Zhang
زبان: english
فرمت کتاب: PDF (قابل تبدیل به سایر فرمت ها)
سال انتشار: 2022
تعداد صفحه: 155
حجم فایل: 3.62 مگابایت
کد کتاب: 3030858545 , 9783030858544
توضیحات کتاب پیش‌بینی تقاضا در خرده‌فروشی: راهنمای عملی برای استفاده از داده‌ها و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده
از جمع‌آوری داده‌ها تا ارزیابی و تجسم نتایج پیش‌بینی، این کتاب یک نمای کلی از روند پیش‌بینی تقاضا برای خرده‌فروشان ارائه می‌دهد. هر مرحله با کد مربوطه و جزئیات پیاده‌سازی نشان داده شده است تا چگونگی استفاده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی تقاضای آینده را ابهام کند. ابزارها و روش‌های ارائه‌شده را می‌توان در بیشتر تنظیمات خرده‌فروشی، چه آنلاین و چه به صورت آنلاین، مانند مد، لوازم الکترونیکی، خواربارفروشی و مبلمان، به کار برد.
این کتاب برای کمک به دانش‌آموزان در تحلیل کسب‌وکار در نظر گرفته شده است. و دانشمندان داده بهتر به نحوه استفاده از داده ها برای پیش بینی تقاضا در برنامه های خرده فروشی تسلط دارند. همچنین می تواند به عنوان راهنمایی برای متخصصان زنجیره تامین که علاقه مند به پیش بینی تقاضا هستند استفاده شود. این خوانندگان را قادر می‌سازد تا بفهمند که چگونه داده‌ها را برای پیش‌بینی تقاضای آینده به کار ببرند، چگونه داده‌ها را تمیز و از قبل پردازش کنند تا برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده مناسب باشند، احتیاط‌های رایج از نظر اجرا و نحوه ارزیابی دقت پیش‌بینی چیست.</p
From data collection to evaluation and visualization of prediction results, this book provides a comprehensive overview of the process of predicting demand for retailers. Each step is illustrated with the relevant code and implementation details to demystify how historical data can be leveraged to predict future demand. The tools and methods presented can be applied to most retail settings, both online and brick-and-mortar, such as fashion, electronics, groceries, and furniture.
This book is intended to help students in business analytics and data scientists better master how to leverage data for predicting demand in retail applications. It can also be used as a guide for supply chain practitioners who are interested in predicting demand. It enables readers to understand how to leverage data to predict future demand, how to clean and pre-process the data to make it suitable for predictive analytics, what the common caveats are in terms of implementation and how to assess prediction accuracy.
