前言 为什么要写这本书 十年前，我刚刚加入SAS北京研发中心时，主要专注研究零售行业的销量预测和价格优化的解决方案。有时为了在台式机上跑一个预测模型，至少需要运行一晚上的时间，如果配置错误，所有的工作必须重新来过。随着软件和硬件技术的飞速发展，大数据、云计算使得计算能力出现指数级的增长，“大数据时代”“数据分析技术”和“数据科学”已成为当今世界关注的焦点。国内互联网企业在数据时代所带来的示范效应，也让越来越多的企业意识到了数据的价值和数据分析能为企业的生产和经营带来真金白银，于是越来越多的制造业客户使用系统数据分析手段来取代过去拍脑袋的决策方式。使用大数据及其分析方法不仅能预测市场、评估效果、监控运营，还能实现统一信息，实时调整、降低各类系统的使用成本，并且可迅速、高效地发挥数据的智能预判作用，对提升企业供应链条的竞争力，为企业最大程度地创造财富有很大的帮助，这已成为大势所趋。 随着信息化时代企业竞争的日益激烈，供应链作为企业的核心网链亦变得越来越重要。十几年前，借助大数据分析提升企业的供应链管理水平，国内尚没有成功案例，反观欧美、日本等已有不少案例。供应链管理模式在西方等发达国家企业的成功应用，充分展示了它对于推动企业发展的有效性。21世纪以来，中国经济在迅速改革与创新的过程中，越来越多的企业进入高速发展阶段。供应链管理作为提高企业核心竞争力的手段也备受关注，越来越多的国内客户对于供应链的销量预测和库存优化产生了浓厚的兴趣。在SAS工作期间，我也接触和参与了一些大型客户的成功案例。由于工作的变动，近年来也有了越来越多的机会接触客户，仅在2017年，就有4个大型制造和零售企业有销量预测和库存优化的需求，并且都希望通过数据分析，系统性地帮助他们的企业实现更精细化的供应链管理。然而国内相关的书籍和资料相对较少，系统性地介绍大数据在供应链分析和解决方案应用的文章不多。撰写本书的…