《數據驅動的零售業管理研究》本書從供應鏈的角度研究零售業管理的相關問題，即針對產品從生產運輸、上架到清倉的整個過程中涉及的主要決策入手，按照 “數據—學習—模型—決策”的研究范式，首先從數據中挖掘需求產生的機制和消費者的行為特征，開發產品需求預測和預測更新方法，然后基于預測優化企業在選址、配送、庫存管理等方面的決策。
本書不僅包含針對各種零售數據的建模方法，而且包含與模型相對應的算法以及數據處理步驟，讀者可以隨時上手進行測試。此外，筆者一直與一家跨國時尚企業和一家在新加坡經營自動販售機的企業展開合作，利用企業提供的時尚產品的銷售數據對本書中所涉及的模型和算法進行實證分析，展現了數據驅動的決策方法在零售業管理中的應用路徑。
目 錄
第１章 緒論
１ ．１ 研究背景與研究問題
１ ．２ 研究內容與章節安排
本章參考文獻
第１部分 產品總銷售量預測
第２章 針對具有高維特征產品的總銷售量預測模型
２ ．１ 理論回顧
２ ．２ 廣義因子分解模型
２ ．３ 數值實驗
２ ．４ 本章小結
本章參考文獻
第３章 考慮需求截斷的總銷售量預測模型
３ ．１ 理論回顧
３ ．２ 需求截斷的預測模型
３ ．３ 數值實驗
３ ．４ 本章小結
本章參考文獻
第２部分 產品期銷售量預測
第４章 基于間斷時間序列分析的產品需求預測
４ ．１ 理論回顧
４ ．２ 基準預測模型
４ ．３ 基于聚合分解的預測模型
４ ．４ 數值實驗
４ ．５ 本章小結
本章參考文獻
第５章 短生命周期產品銷售量預測方法
５ ．１ 理論回顧
５ ．２ 預測方法
５ ．３ 數值實驗
５ ．４ 本章小結
本章參考文獻
第６章 基于客戶基礎分析的銷售量預測模型
６ ．１ 理論回顧
６ ．２ 基準模型
６ ．３ 基于客戶基礎分析的方法
６ ．４ 數值實驗
６ ．５ 本章小結
本章參考文獻
第３部分 數據驅動的零售管理
第７章 數據驅動的選址決策
７ ．１ 理論回顧
７ ．２ 數據收集與整理
７ ．３ 模型構建
７ ．４ 實驗結果分析
７ ．５ 本章小結
本章參考文獻
第８章 數據驅動的產品配送決策
８ ．１ 理論回顧
８ ．２ ＶＲＰＳＰＤＴ問題
８ ．３ ＡＭＰ算法設計
８ ．４ 數值實驗
８ ．５ 本章小結
本章參考文獻
第９章 數據驅動的庫存分類決策
９ ．１ 理論回顧
９ ．２ 隨機多目標ＡＢＣ分析法
９ ．３ 數值實驗
９ ．４ 本章小結
本章參考文獻