該書提出的三體模型和三體預(yù)測法,學(xué)習(xí)門檻低,讀者容易學(xué)習(xí)、容易應(yīng)用,只需掌握Excel的基本操作即可。三體模型和三體預(yù)測法的泛化能力強健,應(yīng)用場景豐富,適用于多種級別的時間序列:日度、月度、季度、年度。
該書展示了大約30個實例的操作,并隨附所有實例的原始數(shù)據(jù)。讀者按照書中演示的三體模型和三體預(yù)測法進行操作,就能夠完全復(fù)制出一樣的預(yù)測模型、預(yù)測結(jié)果和可視化圖形。
第1章 預(yù)測簡介
1.1 預(yù)測的定義
1.2 預(yù)測的類型
1.3 預(yù)測的方法
1.4 預(yù)測的誤差
1.5 訓(xùn)練集和測試集
第2章 時間序列簡介
2.1 時間序列的定義
2.2 時間序列的特征
2.3 時間序列的類別
2.4 時間序列預(yù)測的模型及方法
第3章 三體模型和三體預(yù)測法
3.1 三體模型
3.2 三體預(yù)測法
3.3 三體模型的確定準(zhǔn)則
3.4 三體模型的應(yīng)用場景
第4章 實例演示
4.1 1980~2009年中國豬肉消費量預(yù)測
4.2 2016~2019年某鞋廠運動鞋季度銷量預(yù)測
4.3 中國家用冰箱市場季節(jié)需求量預(yù)測
4.4 2020年中國5G手機出貨量預(yù)測
4.5 2010~2022年中國GDP季度數(shù)據(jù)預(yù)測
4.6 2010~2016年中國GDP月度數(shù)據(jù)預(yù)測
4.7 2006~2017年中國五大機場月客運量預(yù)測
4.8 北京目的地游客量月度數(shù)據(jù)預(yù)測
4.9 海南過夜游旅客量月度數(shù)據(jù)預(yù)測
4.10 英國電子廢棄物回收規(guī)模預(yù)測
4.11 中國彩色電視機廢棄量預(yù)測
4.12 江蘇省生活垃圾清運量預(yù)測
4.13 海南省生活垃圾清運量預(yù)測
4.14 大連港和天津港貨物年度吞吐量預(yù)測
4.15 中國五大港口集裝箱月度吞吐量預(yù)測
4.16 ?诟圬浳锿掏铝吭露葦(shù)據(jù)預(yù)測
4.17 海南自貿(mào)港機場客運量月度數(shù)據(jù)預(yù)測
4.18 2010~2014年中國人均能源生活消費預(yù)測
4.19 中國城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭人均可支配收入預(yù)測
4.20 2014~2018年河南省糧食產(chǎn)量預(yù)測
4.21 2016年九寨溝每日游客人數(shù)預(yù)測
第5章 互聯(lián)網(wǎng)公司用戶量預(yù)測
5.1 QQ注冊用戶量預(yù)測
5.2 微信活躍用戶量預(yù)測
5.3 支付寶注冊用戶量預(yù)測
5.4 360手機衛(wèi)士用戶量預(yù)測
5.5 當(dāng)當(dāng)網(wǎng)用戶量預(yù)測
5.6 摩拜用戶量預(yù)測
第6章 預(yù)測模型比較及總結(jié)
6.1 三體模型與指數(shù)平滑法比較
6.2 三體模型與移動平均MA比較
6.3 三體模型與向量自回歸AR比較
6.4 三體模型與其他預(yù)測模型比較
6.5 總結(jié)
附錄
附錄1 中國五大港口每月集裝箱吞吐量
附錄2 2016年九寨溝每日游客人數(shù)
附錄3 Stata教材和軟件下載網(wǎng)址
參考文獻
致謝