Data Science for Supply Chain Forecasting
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Beschreibung
"Data Science for Supply Chain Forecasting" von Nicolas Vandeput bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendung von Data-Science-Techniken im Bereich der Bedarfsprognose für Lieferketten. Das Buch richtet sich sowohl an Praktiker als auch an akademische Leser und kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Beispielen. Vandeput erklärt, wie man moderne Datenanalysemethoden und maschinelles Lernen nutzt, um genauere Vorhersagen zu treffen. Themen wie Zeitreihenanalyse, Prognosegenauigkeit und die Integration verschiedener Datenquellen werden ausführlich behandelt. Der Autor legt besonderen Wert auf die praktische Umsetzung und zeigt, wie Unternehmen durch den Einsatz dieser Techniken ihre Effizienz steigern und Kosten senken können.
Produktdetails
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Über den Autor
- paperback
- 188 Seiten
- Erschienen 2026
- Springer Gabler
- Kartoniert
- 339 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Gebunden
- 220 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Kartoniert
- 872 Seiten
- Erschienen 2017
- Kogan Page
- Gebunden
- 630 Seiten
- Erschienen 2014
- Pearson Studium
- paperback
- 64 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer Gabler
- Kartoniert
- 494 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly Media



