layout: true --- class: inverse, center, middle background-image: url(figures/titlepage16-9.png) background-size: cover <br> # 商业预测 ## 课程介绍 <img src="figures/qr.png" width="150px"/> #### 康雁飞 | 北航经管学院 | 数量经济与商务统计系 --- # About me - 授课教师:康雁飞 - 澳大利亚莫纳什大学博士、博士后 - 前百度大数据部高级研发工程师 - 副教授、博士生导师 - 入选北航“卓越百人计划”和北航“青年拔尖人才计划” - 研究方向:统计预测;统计计算;时间序列分析;大数据与机器学习 - 主页:http://yanfei.site --- # 课程信息 - **课程类别:**选修课 - **学分:** 1分 - **计算机语言:R** - **助教:李莉博士** - **参考教材:**https://otexts.com/fppcn/ - **课程课件:**https://yanfei.site/teaching/bf --- # 预测场景举例 - 销售预测: 预测未来销售趋势,对于制定库存管理策略、促销活动规划以及资源分配都至关重要。 - 库存需求预测: 对于库存为基础的企业,准确的需求预测对优化库存水平和降低库存成本至关重要。企业可以在采购、生产和库存管理方面做出明智决策。 - 收入预测: 预测未来收入是企业财务规划和预算编制的基本要素。这使企业能够估计未来的盈利、评估增长机会,并有效地规划资源分配。 - 电力需求预测: 在能源行业,学生可以使用时间序列分析来预测未来电力需求。这有助于电力公司更好地规划发电和分配资源。 --- # 课程目标 1. 了解商业预测领域比较热门的方法和应用问题。 2. 掌握最基本的时间序列回归的线性、非线性及动态模型及应用。 3. 掌握较前沿的商业预测技术及应用。 4. 帮助学生充分理解预测在商业决策中的重要意义。 5. 理解每种预测技术的案例分析及R语言实现。 6. 独立完成基于商业预测方法的大数据案例分析。 --- # 考核方式 - 课堂参与:20% - 案例分析作业:30% - 课程报告:50% --- # 关于案例分析作业和课程报告 1. 2-3 人一组 2. 每次报告中明确写明分工 3. 截止日期:结课后十天 4. 请班级课程负责人按照组号整理后交给助教 --- # 课程内容 1. R基础 2. 商业预测基础 3. 时间序列回归模型及应用 4. 差分自回归移动平均模型及应用 5. 时间序列动态回归模型及应用 6. 商业预测前沿 --- class: inverse, center, middle # Let's have fun! ![](figures/forecasting.jpg)