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Demand Prediction in Retail

A Practical Guide to Leverage Data and Predictive Analytics

Maxime C Cohen, Paul-Emile Gras, Arthur Pentecoste, Renyu Zhang
Livre broché | Anglais | Springer Supply Chain Management | n° 14
68,95 €
+ 137 points
Format
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Description

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.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
155
Langue:
Anglais
Collection :
Tome:
n° 14

Caractéristiques

EAN:
9783030858575
Date de parution :
23-12-22
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
254 g

Les avis