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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Armstrong, Jon Scott 编

出品人:

页数:414

译者:

出版时间:2002-1

价格:$ 224.87

装帧:Pap

isbn号码:9780792374015

丛书系列:

图书标签:

• 预测
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《预测的艺术与科学》 在这本书中，我们将深入探讨预测的本质、方法及其在现实世界中的广泛应用。预测，作为一种预见未来的尝试，不仅是一门科学，更是一门艺术。它要求我们理解数据的内在规律，运用严谨的数学模型，同时也要具备对不确定性进行判断和权衡的智慧。 第一部分：预测的基石——理解数据与趋势 数据的重要性与解读： 本部分将从最基础的数据入手，阐述理解数据在预测中的关键作用。我们将学习如何清洗、整理和可视化数据，从中提取有价值的信息。这包括识别数据中的模式、周期性、季节性以及异常值。我们会介绍常用的统计描述方法，如均值、中位数、方差和标准差，以及如何利用图表（如时间序列图、散点图）来直观地展示数据特征。 时间序列分析基础： 预测往往与时间紧密相连。我们将引入时间序列分析的核心概念，包括平稳性、自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）。理解这些概念是构建有效预测模型的第一步。我们会探讨如何识别时间序列中的趋势、季节性和随机波动，并介绍一些基础的时间序列分解技术。 识别和衡量趋势： 趋势是数据随时间推移的长期变化方向。本章将详细介绍如何识别和量化趋势，包括移动平均法、指数平滑法以及更复杂的趋势拟合方法（如线性回归、多项式回归）。我们将讨论如何区分真实的长期趋势和短期波动，以及如何对趋势进行平滑处理以提高预测的稳定性。 季节性与周期性模式： 许多现实世界的数据都表现出明显的季节性（如每年的销售高峰）和周期性（如经济周期的波动）。本部分将深入研究如何检测、量化和处理这些模式。我们将介绍季节性分解技术（如加法模型和乘法模型），以及如何使用傅里叶变换等工具来分析周期性。 第二部分：构建有效的预测模型 经典统计预测模型： 我们将回顾一系列经典的、久经考验的预测模型。这包括： 指数平滑法 (Exponential Smoothing): 从简单的简单指数平滑到 Holt-Winters 指数平滑，我们将阐述其核心思想——为近期观测值赋予更高的权重，以及如何处理趋势和季节性。 ARIMA 模型家族: ARIMA（自回归积分移动平均）模型是时间序列预测的“基石”。我们将详细解析 AR（自回归）、MA（移动平均）和 I（积分）的含义，并介绍如何识别模型的阶数（p, d, q）以及模型拟合和诊断的流程。 回归分析在预测中的应用: 线性回归、多元回归以及非线性回归在预测中扮演着重要角色。我们将探讨如何利用一个或多个解释变量来预测目标变量，并强调选择合适变量和模型的重要性。 高级预测技术与机器学习入门: 随着数据科学的发展，机器学习算法在预测领域展现出强大的能力。本部分将介绍： 状态空间模型 (State-Space Models): 这是一类非常强大的模型，能够灵活地处理复杂的动态系统，并为预测提供一个统一的框架。 模型评估与选择: 构建模型只是第一步，如何评估模型的优劣并选择最佳模型至关重要。我们将介绍交叉验证、残差分析等技术，以及常用的评估指标，如 MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和 MAPE（平均绝对百分比误差）。 预测中的不确定性与置信区间: 任何预测都伴随着不确定性。我们将学习如何量化这种不确定性，并生成预测的置信区间，从而更好地理解预测的可靠性。 第三部分：预测的应用与最佳实践 不同领域的预测应用: 预测并非仅限于学术研究，它在各个行业都有着至关重要的应用。我们将通过具体案例，展示预测在以下领域的实际价值： 商业与金融: 销售预测、需求预测、股票价格预测、市场趋势分析。 经济学: GDP 预测、通货膨胀预测、失业率预测。 运营管理: 库存管理、生产计划、人员调度。 科学与工程: 天气预报、地震预测、能源需求预测。 社会科学: 人口增长预测、犯罪率预测。 预测中的挑战与陷阱: 预测的道路并非一帆风顺，我们会探讨在实践中可能遇到的常见挑战和误区，例如： 过拟合 (Overfitting): 模型对训练数据过度敏感，导致在新数据上表现不佳。 数据偏差 (Data Bias): 训练数据的不完整或不准确可能导致预测结果的偏差。 黑天鹅事件 (Black Swan Events): 无法预测的极端事件对预测模型构成的挑战。 模型维护与更新: 预测模型需要随着时间和环境的变化而及时更新。 建立有效的预测流程: 本章将指导读者如何建立一个完整的预测流程，从问题定义、数据收集、模型选择、模型实现到结果解释和持续改进。我们将强调沟通、协作以及将预测结果转化为 actionable insights 的重要性。 通过对《预测的艺术与科学》的深入学习，读者将能够掌握预测的基本原理和方法，理解不同预测模型的优势与局限，并能将这些知识灵活地应用于解决现实世界中的各种预测问题。本书旨在帮助您培养一种严谨而富有洞察力的预测思维，从而更好地驾驭未来。

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这本书简直是一次穿越时空的学术探险，它不像市面上许多肤浅的成功学指南，而是真正深入到“预测”这一核心概念的哲学根基和逻辑脉络之中。作者以一种近乎考古学家的严谨态度，挖掘出预测行为背后隐藏的多种假设，从对未来确定性的信仰，到对历史规律性演变的依赖，再到对人类决策模式的洞察。我特别着迷于作者对“不确定性”的探讨，这部分内容并非简单地列举风险，而是将其视为预测模型不可或缺的一部分，并系统性地阐述了如何在量化和定性层面上处理这种不确定性。书中对不同预测方法的起源和演变历史的梳理也令人拍案叫绝，它让我明白，我们今天使用的许多预测工具，其思想的种子早已在遥远的过去播下，只是随着科技的发展而不断壮大和 refined。

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我一直对那些能将复杂概念化繁为简的作者情有独钟，而这本书无疑是此类作者中的佼佼者。尽管“预测”这个主题本身就充满了数学模型和统计分析，但作者却能用一种引人入胜的叙事方式将其呈现，仿佛在讲述一个引人入胜的故事。他并没有回避技术细节，反而通过精心设计的案例研究，将抽象的统计原理生动地展现在读者面前。例如，在解释时间序列分析时，他并没有直接扔出复杂的公式，而是从人类对季节性变化和周期性波动的直观感知出发，层层递进地构建出模型的核心思想，让我这个非专业人士也能窥见其精妙之处。更重要的是，他强调了模型的“解释性”和“可控性”，这在许多“黑箱”算法盛行的当下，显得尤为可贵。

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这本书所展现的思维深度，远超出了我最初的预期。我原以为它会是一本侧重于技术操作指南的书籍，但实际上，它更多地是在探讨“预测的本质”以及“预测在不同领域的应用边界”。作者对预测的局限性有着清醒的认识，他没有鼓吹预测的万能，而是审慎地讨论了在何种条件下，预测才能发挥其最大的价值，以及在何种情况下，过度依赖预测反而会适得其反。其中关于“预测的反馈回路”的讨论尤其发人深省，它揭示了预测行为本身是如何影响未来的，这种自我指涉的复杂性，是许多简单预测模型所忽视的。这本书让我重新审视了自己对“预见”的理解，认识到预测不仅仅是基于过去数据的一种推断，更是一种对未来可能性的积极塑造。

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我一直觉得，很多关于预测的书籍都过于侧重于“如何做”，而忽略了“为何做”以及“何时做”。这本书则恰恰相反，它在深入探讨“如何做”的丰富内容的同时，更是对“为何做”和“何时做”进行了深刻的剖析。作者通过大量案例，展示了预测在商业决策、科学研究、社会治理等多个领域的实际应用，并详细分析了不同应用场景下，预测所扮演的角色和所面临的挑战。他并没有回避预测可能带来的伦理问题和潜在的误用风险，而是鼓励读者从更宏观的视角去理解预测的社会影响。这本书让我认识到，预测不仅是一项技术，更是一种责任。

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阅读这本书的过程，就像是在进行一场思想的头脑风暴。作者提出的每一个观点，都引发了我对过去经验和未来可能性的深度反思。他并没有提供一套放之四海而皆准的“预测秘籍”，而是鼓励读者根据具体的场景和目标，去选择、组合和调整不同的预测方法。我尤其喜欢他对“专家判断”在预测过程中的作用的论述，他认为即使在数据驱动的时代，人类的经验和直觉依然扮演着不可或缺的角色，关键在于如何有效地将这些主观信息融入到客观的预测框架中。书中对“情景分析”的详尽阐述，也为我提供了应对不确定未来的有力工具，让我不再仅仅依赖单一的最佳预测，而是能够为多种可能性做好准备。

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这本书的结构设计堪称典范，它循序渐进地引导读者进入预测的世界，从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的模型和应用。作者在每个章节的开头，都会清晰地界定本章的学习目标，并在结尾处进行总结和回顾，这种严谨的教学方法，让我能够有效地吸收和理解书中内容。我特别欣赏他对不同预测方法的对比分析，他不仅列出了各种方法的优缺点，还详细解释了它们适用的场景和数据类型，这让我能够根据实际需求，做出更明智的选择。书中提供的丰富的参考文献和进一步阅读的建议，也为我后续的深入学习提供了宝贵的资源。

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这本书在我看来，与其说是一本关于“预测”的书，不如说是一本关于“理解未来”的书。作者以一种宏大的视角，将预测置于人类探索未知、规划未来的宏大叙事中。他探讨了预测在不同学科领域的交织和融合，例如，在经济学中，预测如何影响政策制定；在心理学中，人类的预测行为又受到哪些认知偏差的影响。书中对“预测的伦理和社会影响”的探讨，更是让我看到了一个技术背后更深层次的思考，它提醒我们在运用预测工具时，必须保持谨慎和负责任的态度。这本书的阅读体验，是一次思维的洗礼，让我对“预测”这一主题有了更全面、更深刻的理解。

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这本书的内容之丰富，超出了我最初的想象，但令人惊叹的是，它并没有因此而显得臃肿或晦涩。作者以一种精炼且富有洞察力的方式，将预测领域的核心概念和关键技术一一呈现。他对“过拟合”和“欠拟合”的深入讲解，以及如何通过交叉验证和正则化等方法来规避这些问题，给我留下了深刻的印象。此外，书中关于“模型验证”的章节，详细阐述了各种评估指标的含义及其适用性，让我对如何客观地评价一个预测模型的性能有了更清晰的认识。总而言之，这是一本能够让你在理解预测原理的基础上，掌握实际操作技巧的宝藏。

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这本书给我带来的最大价值，在于它建立了一种全新的“预测思维模式”。它让我明白，预测并非是一个静态的、一劳永逸的过程，而是一个动态的、持续迭代的生命周期。作者详细描述了从数据收集、模型选择、参数调整，到模型评估、部署应用，再到后期监控和修正的每一个环节，并强调了在整个过程中保持批判性思维的重要性。他鼓励读者不仅仅关注预测的“准确性”，更要关注预测的“鲁棒性”和“可解释性”。书中对“异常值”和“黑天鹅事件”的处理方法，也给了我很大的启发，让我认识到，在预测过程中，如何应对那些“不可能发生”但一旦发生就影响巨大的事件，是决定预测成败的关键。

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这本书最大的亮点在于其理论与实践的完美结合。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的真实案例，将抽象的预测模型具体化，并展示了它们在实际应用中所遇到的问题以及解决方案。他对于“数据预处理”的详尽论述，包括缺失值填充、异常值检测、特征工程等，都为我理解后续的模型构建奠定了坚实的基础。我尤其欣赏他对“预测偏差”的深入探讨，他不仅解释了偏差产生的根源，还提出了多种纠正偏差的方法，这让我认识到，在追求预测准确性的同时，更要关注预测的公平性和可靠性。

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done, business school type of book, for intuition only

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