
Data Science for Supply Chain Forecast
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Beschreibung
"Data Science for Supply Chain Forecast" von Nicolas Vandeput ist ein praxisorientiertes Buch, das sich mit der Anwendung von Data-Science-Techniken im Bereich der Lieferkettenprognose beschäftigt. Der Autor erklärt, wie moderne Datenanalysemethoden genutzt werden können, um die Genauigkeit von Nachfrageprognosen zu verbessern und dadurch effizientere Entscheidungen in der Lieferkette zu treffen. Das Buch deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter statistische Modelle, maschinelles Lernen und die Integration von externen Datenquellen. Es richtet sich sowohl an Fachleute aus dem Bereich Supply Chain Management als auch an Data Scientists, die ihre Fähigkeiten in einem praktischen Kontext anwenden möchten. Durch reale Anwendungsbeispiele und Fallstudien bietet es einen umfassenden Einblick in die Möglichkeiten und Herausforderungen der datengetriebenen Prognose in der Lieferkette.
Produktdetails

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Über den Autor
- Gebunden
- 630 Seiten
- Erschienen 2014
- Pearson Studium
- Kartoniert
- 320 Seiten
- Erschienen 2019
- Kogan Page
- Gebunden
- 396 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer Gabler
- hardcover
- 702 Seiten
- Erschienen 1998
- Pearson
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- hardcover
- 540 Seiten
- Erschienen 2024
- Springer
- hardcover
- 240 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley
- hardcover
- 336 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley
- Hardcover
- 400 Seiten
- Erschienen 2015
- Wiley
- paperback
- 248 Seiten
- Erschienen 2012
- Shaker
- Hardcover
- 124 Seiten
- Springer