Loose Leaf for Forecasting and Predictive Analytics with Forecast X
Langue : anglais
Edité par McGraw-Hill Companies, 2018

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- Titre
- Loose Leaf for Forecasting and Predictive Analytics with Forecast X
- Auteur
- Wilson, J. Holton, Keating, Barry, Solutions Inc., John
- Éditeur
- McGraw-Hill Companies
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- New
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1260167070
- ISBN à 13 chiffres
- 9781260167078
Today, most business planning routinely begins with a sales forecast. Whether you are an accountant, a marketer, a human resources manager, a data scientist, or a financial analyst, sooner or later, you will have to predict something. This book is designed to lead students through the most helpful techniques to use in any prediction effort.
New to This Edition-Four new chapters focus on predictive analytics, recognizing the importance of these tools in today's prediction efforts.-Examples of predictive analytics are based on historical data, much like what students may encounter in their own forecasts.-Techniques are explained as procedures, allowing students to replicate them with their own data.-All chapters now include Learning Objectives.-The ForecastX software sections are updated and clarified.Retained Features -Real-world data are used throughout the text, which consists almost entirely of real-world examples, showing readers how to deal with real-life problems and difficulties in a realistic environment.-Extended examples are presented in each chapter. Two examples are used to demonstrate the progression of techniques needed to solve each issue; these examples provide a realistic illustration of the concepts that are relevant to the student used in the text. One example features sales data from The Gap, whereas another example uses domestic car sales data.-By consistently providing all the data in Excel, the leading calculation software used in business, students recognize its compatibility with ForecastX software.-Screenshots of problems help students better conceptualize problems. The edition includes many screenshots of actual problems, and the data for each of these examples and problems are included in the accompanying ForecastX software.
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À propos de l’auteur
Barry Keating holds a Ph.D. from the University of Notre Dame, where he is a professor of economics and business analytics in the Department of Finance. He previously was on the faculty at Virginia Polytechnic and State University, served as the manager of the Journal of Public Choice, and was named the Salvatori Faculty Fellow at the Heritage Foundation in Washington, D.C. Dr. Keating has consulted for Accenture, the Institute of Business Forecasting, and ForecastX. He currently is studying how nonlinear models are used in supply chain management. His work has appeared in Public Choice, the Quarterly Review of Economics and Finance, and Applied Business Research, among other journals. Dr. Keating has been quoted in the Wall Street Journal and on NBC News. He can be seen as a primary instructor on Notre Dame's MOOC: Understanding Wireless
John Galt Solutions Inc. is the software company that produces ForecastX, which accompanies the seventh edition of Forecasting and Predictive Analytics.
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