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Data Science for Supply Chain Forecasting / (Record no. 241810)

MARC details
000 -Leader
Leader 05087nam a22008055i 4500
001 - Numero di controllo
Numero di controllo 241810
003 - Identificatore del numero di controllo
Identificatore del numero di controllo IT-RoAPU
005 - Data e orario dell'ultima transazione
Data e orario dell'ultima transazione 20221214235932.0
006 - Elementi di lunghezza fissa--Caratteristiche del materiale allegato--Informazione generale
Elementi di lunghezza fissa--Caratteristiche del materiale allegato--Informazione generale m|||||o||d||||||||
007 - Campo fisso per la descrizione fisica--informazione generale
Campo fisso per la descrizione fisica--informazione generale cr || ||||||||
008 - Elementi di lunghezza fissa--Informazione generale
Elementi di lunghezza fissa--Informazione generale 221201t20212021gw fo d z eng d
020 ## - International Standard Book Number
ISBN (International Standard Book Number) 9783110671100
Qualifying information print
020 ## - International Standard Book Number
ISBN (International Standard Book Number) 9783110671209
Qualifying information EPUB
020 ## - International Standard Book Number
ISBN (International Standard Book Number) 9783110671124
Qualifying information PDF
024 7# - Altri identificatori standard
Numero standard o codice 10.1515/9783110671124
Fonte del numero o codice doi
035 ## - Numero di controllo del sistema
Numero di controllo del sistema (DE-B1597)9783110671124
035 ## - Numero di controllo del sistema
Numero di controllo del sistema (DE-B1597)534678
035 ## - Numero di controllo del sistema
Numero di controllo del sistema (OCoLC)1243310393
040 ## - Fonte della catalogazione
Agenzia catalografica originale DE-B1597
Lingua della catalogazione eng
Agenzia che fa la trascrizione DE-B1597
Regole di descrizione rda
050 #4 - Numero di chiamata (collocazione) della Library of Congress
Numero di classificazione QA76.9.D343
Numero d'item V36 2021
072 #7 - Codice di categoria di soggetto
Codice di categoria di soggetto BUS065000
Fonte bisacsh
084 ## - Numero d’altra classificazione
Numero di classificazione online - DeGruyter
100 1# - Accesso principale -- nome di persona
Nome di persona Vandeput, Nicolas
Termine di ruolo autore
245 10 - Formulazione del titolo
Titolo Data Science for Supply Chain Forecasting /
Formulazioni di responsabilità, ecc. Nicolas Vandeput.
250 ## - Formulazione di edizione
Formulazione di edizione 2nd ed.
264 #1 - Produzione, pubblicazione, etc di un'opera
Luogo di produzione, pubblicazione, ecc. Berlin ;
-- Boston :
Nome del produttore, editore, ecc. De Gruyter,
Data di produzione, specificazione, ecc. [2021]
264 #4 - Produzione, pubblicazione, etc di un'opera
Data di produzione, specificazione, ecc. ©2021
300 ## - Descrizione fisica
Estensione 1 online resource (XXVIII, 282 p.)
336 ## - Tipo contenuto
Tipo contenuto
Tipo contenuto (codice) txt
Fonte rdacontent
337 ## - Tipo formato
Tipo formato
Tipo formato (codice) c
Fonte rdamedia
338 ## - Formato di trasporto
Formato di trasporto
Formato di trasporto (codice) cr
Fonte rdacarrier
347 ## - Caratteristiche file digitale
Tipo file text file
Formato di codifica PDF
Fonte rda
505 00 - Nota formattata di contenuto
Titolo Frontmatter --
-- Acknowledgments --
-- About the Author --
-- Foreword – Second Edition --
-- Foreword – First Edition --
-- Contents --
-- Introduction --
-- Part I: Statistical Forecasting --
-- 1 Moving Average --
-- 2 Forecast KPI --
-- 3 Exponential Smoothing --
-- 4 Underfitting --
-- 5 Double Exponential Smoothing --
-- 6 Model Optimization --
-- 7 Double Smoothing with Damped Trend --
-- 8 Overfitting --
-- 9 Triple Exponential Smoothing --
-- 10 Outliers --
-- 11 Triple Additive Exponential Smoothing --
-- Part II: Machine Learning --
-- 12 Machine Learning --
-- 13 Tree --
-- 14 Parameter Optimization --
-- 15 Forest --
-- 16 Feature Importance --
-- 17 Extremely Randomized Trees --
-- 18 Feature Optimization #1 --
-- 19 Adaptive Boosting --
-- 20 Demand Drivers and Leading Indicators --
-- 21 Extreme Gradient Boosting --
-- 22 Categorical Features --
-- 23 Clustering --
-- 24 Feature Optimization #2 --
-- 25 Neural Networks --
-- Part III: Data-Driven Forecasting Process Management --
-- 26 Judgmental Forecasts --
-- 27 Forecast Value Added --
-- Now It’s Your Turn! --
-- A Python --
-- Bibliography --
-- Glossary --
-- Index
506 0# - Nota sulle restrizioni all'accesso
Condizioni che regolano l'accesso restricted access
URI (Uniform Resource Identifier) <a href="http://purl.org/coar/access_right/c_16ec">http://purl.org/coar/access_right/c_16ec</a>
Terminologia normalizzata della restrizione all’accesso online access with authorization
Fonte del termine star
520 ## - Riassunto, ecc.
Nota di riassunto, ecc. Using data science in order to solve a problem requires a scientific mindset more than coding skills. Data Science for Supply Chain Forecasting, Second Edition contends that a true scientific method which includes experimentation, observation, and constant questioning must be applied to supply chains to achieve excellence in demand forecasting. This second edition adds more than 45 percent extra content with four new chapters including an introduction to neural networks and the forecast value added framework. Part I focuses on statistical "traditional" models, Part II, on machine learning, and the all-new Part III discusses demand forecasting process management. The various chapters focus on both forecast models and new concepts such as metrics, underfitting, overfitting, outliers, feature optimization, and external demand drivers. The book is replete with do-it-yourself sections with implementations provided in Python (and Excel for the statistical models) to show the readers how to apply these models themselves. This hands-on book, covering the entire range of forecasting—from the basics all the way to leading-edge models—will benefit supply chain practitioners, forecasters, and analysts looking to go the extra mile with demand forecasting.
530 ## - Nota sulla disponibilità su altro supporto fisico
Nota sulla disponibilità su altro supporto fisico Issued also in print.
538 ## - Nota sui requisiti del sistema
Nota sui requisiti del sistema Mode of access: Internet via World Wide Web.
546 ## - Nota sulla lingua
Nota sulla lingua In English.
588 0# - Nota sulla fonte della discrezione
Nota sulla fonte della discrezione Description based on online resource; title from PDF title page (publisher's Web site, viewed 01. Dez 2022)
650 #0 - Accesso aggiunto di soggetto--termine topico
Termine topico o nome geografico come accesso Business forecasting
Suddivisione generale Data processing.
650 #0 - Accesso aggiunto di soggetto--termine topico
Termine topico o nome geografico come accesso Data mining
Suddivisione generale Statistical methods.
650 #0 - Accesso aggiunto di soggetto--termine topico
Termine topico o nome geografico come accesso Python (Computer program language).
650 #7 - Accesso aggiunto di soggetto--termine topico
Termine topico o nome geografico come accesso BUSINESS & ECONOMICS / Total Quality Management.
Fonte dell'intestazione o del termine bisacsh
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato Data science.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato De Gruyter.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato Forecasting.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato Machine learning.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato Nicolas Vandeput.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato Overfit.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato Python.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato SKU Science.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato SupChains.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato Supply chain forecasting.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato Supply chain.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato Underfit.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato demand forecasting.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato inventory optimisation.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato inventory optimization.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato multi-echelon optimisation.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato multi-echelon optimization.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato supply chain data science.
653 ## - Termine d’indicizzazione--non controllato
Termine non controllato supply chain management.
700 1# - Accesso aggiunto--nome di persona
Nome di persona Makridakis, Spyros
Termine di ruolo autore
700 1# - Accesso aggiunto--nome di persona
Nome di persona Ndiaye, Alassane B.
Termine di ruolo autore
850 ## - Istituzione possedente
Istituzione possedente IT-RoAPU
856 40 - Localizzazione e accesso elettronico
URI (Uniform Resource Identifier) <a href="https://doi.org/10.1515/9783110671124">https://doi.org/10.1515/9783110671124</a>
856 40 - Localizzazione e accesso elettronico
URI (Uniform Resource Identifier) <a href="https://www.degruyter.com/isbn/9783110671124">https://www.degruyter.com/isbn/9783110671124</a>
856 42 - Localizzazione e accesso elettronico
Materiale specificato Cover
URI (Uniform Resource Identifier) <a href="https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110671124/original">https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110671124/original</a>
942 ## - Dati aggiuntivi (Koha)
Tipo copia default (Koha) eBook
Holdings
Ritirato (status) Perso (status) Fonte class. o schema coll. Danneggiato (status) Restrizioni all'uso Non per il presito Biblioteca proprietaria Biblioteca in cui si trova Localizzazione Data acquisto Tipo di acquisizione Totale prestiti Collocazione Codice a barre Data ultima operazione URI Prezzo effettivo Tipo copia Nota pubblica
Non ritirata Non persa Classificazione Angelicum Non danneggiata Accesso limitato Per il prestito Biblioteca "Angelicum" Pont. Univ. S.Tommaso d'Aquino Biblioteca "Angelicum" Pont. Univ. S.Tommaso d'Aquino Nuvola online 14/12/2022 Abbonamento   online - DeGruyter (dgr)9783110671124 14/12/2022 https://www.degruyter.com/isbn/9783110671124 14/12/2022 eBook Accesso per gli utenti autorizzati / Access for authorized users