《智能供应链：预测算法理论与实战》这本书通过深入浅出的方式介绍了现代供应链管理中的预测算法应用。作者结合理论知识和实际案例，详细讲解了如何利用数据分析和机器学习技术优化供应链运作，提高效率和准确性。这本书对于供应链管理者和数据科学家都具有很高的参考价值。
智能供应链：预测算法理论与实战读后感篇一
看到这本书的目录就会忍不住回想起自己近十年的职业生涯，哎，当年最开始用从指数平滑开始预测，后面一路学习到ARIMA，再到机器学习深度学习。现在再看主要想看实践章，实践章还是挺多干货的，属于良心之作。轻微有些遗憾是没有看到实践案例的代码，不过也能理解，这些代码估计都和项目相关有保密要求。按书里的介绍模型搜了下能搜到开源的代码，倒也还好。这本书值得推荐的。
智能供应链：预测算法理论与实战读后感篇二
最近发现团队里的小朋友在看这本书，就蹭着读了（白嫖的快乐）。一个月断断续续地读完了，这是一本好书，可以看出书的作者应该是供应链算法领域工作挺多年了，对预测算法和供应链其他方方面面的融合给了深入透彻的分析，无论是对供应链的基本原理还是对现在比较火的前沿算法，都能以简单易懂的方式解释。说优点吧，首先是非常系统，这本书可以说是可以保姆级教程了，非常适合初学者搭建认知框架，统计模型、机器学习和深度学习全覆盖，而且由浅入深地把知识和模型串起来。其次是时效性，这应该是市面上能找到的涵盖最新算法技术的书了，transformer的时序预测模型都覆盖了。还有就是行业实践比较让我惊喜了，这块平时行业交流时大家都只会比较笼统说下用啥模型，这本书能掰开讲数据怎么处理特征怎么做模型怎么选。还有个不算缺点的瑕疵后面没有代码，不过也能理解，这些代码估计都和项目相关保密不好搞，我按书里的模型搜了下基本都能搜到开源的代码，倒也还好。这本书还是非常不错的，推荐！
智能供应链：预测算法理论与实战读后感篇三
在刚开始接触供应链预测这个领域的时候，我曾试着去找相关的书籍，发现供应链能找到，预测也能找到，但是供应链预测的细分领域却怎么也找不到，可见市面上这个领域的书籍还是空白的，所以看到这本书的时候可以说是非常惊喜，里面的讲解就像保姆一样，把时序预测的各个方法都讲得十分详细，从简单的单模型到复杂的集成模型，从纯方法到场景，作者几乎把他能想到的都呈现到你面前了，可精读可略读，完全看你自己的需求，而且里面还夹了一张海报，把智能供应链的各个算法域的上下游关系都串联起来了，看起来作者可能有一种把智能供应链算法宇宙都写完的势头，总之，对于想要入门供应链预测的同学或算法从业者，绝对不可错过，里面确实还有一些小缺陷，但能有人在这个不起眼的领域角落里写书，很赞~
智能供应链：预测算法理论与实战读后感篇四
看了这vito位朋友的评论，想简单客观地回复一下，这本书在设计之初，所定的的基调就是重解决思路，而非过程的代码细节，拿Chatgpt来举例，生成代码和答案并不是最难的部分，而是前面精心设计的prompt。第一篇是代码入门，宜简不宜繁，重在建模标准流程的思维建立而非单纯去实现复杂高级的算法，同时也是为了树立一些入门读者实操时的自信心，第二篇是基础模型，重点在于基础理论的铺垫，刚刚你所说的这一章会的不用看，看了也不会，的确，如果你基础理论掌握牢固，那恭喜你这一章可以略过，如果你毫无基础，那这一章更像是抛砖引玉，去引导你去探索更多书本之外的延伸学习和积累，这本书不是专研于基础理论的书籍，这也不是它的定位，但这一章会告诉你在供应链预测中你需要掌握哪些基础模型以及相应的入门级理论，在时间序列章节中，你会发现推导非常详尽，但它也会留有探索的空间。第三篇是进阶模型篇，是在基模型基础上的高阶组合和集成，重在集成的思路设计，尤其你去看第八章时序模型集成，其思路和细节是非常详尽的，拿来复现完全没有问题，第九章中也提出了很多供应链预测难点的解决思路，比如间断性，不确定性需求如何去做。第四篇的行业实践也是如此，在不同的行业线下，特征构建有何不同，需求分类如何设计，预测模型怎么选择。我们知道如今在大模型的浪潮下，代码生成已然不是瓶颈，瓶颈一直在于思路的设计。当然我也不是全盘否定你的意见，我们可以在后面再版时提供某个实际案例的项目代码，甚至可以再写一本用chatgpt做预测算法搭建的书，但我们想澄清的是代码层面的细节本就不是当时写这本书的初衷，我们希望读者能通过它建立完整的智能供应链预测解决方案思路，这是我们最看重的东西。不过也非常感谢你的意见，后面再版时我们会进一步优化，改善大家的阅读体验。
