名流、时尚与摄影：真实的放大Fame, Fashion and Photography: The Real Blow Up

Happy-Wang · 2.2/10

诸多学者终生求而不得的书。夜航船能领略戴维·海明斯大师的江湖文章，品味古代大千世界。从天文地理到经史百家，三教九流到神仙鬼怪、政治人事到典章沿革，可谓包罗万象。从星辰大海到诗歌赋，山川景致到伦理政史。文人所能接触到的全部知识结构，力量气局，超拔磊落，无此笔墨也。

Fireplumewhite · 2.2/10

如何使需求预测更准确 把需求预测由前置仓集中到中心仓，在颗粒大的地方做预测。在清洗、整理数据的前提下，选择更好的预测方法，做好数据分析，提高基准预测的准确率。基于需求历史制定基准预测后，由销售、市场、产品管理等部门基于市场需求做出预测调整。 一、数据清洗 以数据清洗为前提，提高数据的准确性，为后续的需求预测和库存计划打好基础。 检验数据的一致性，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据，供进一步核对和纠正；用样品均值、中位数或众数代替无效值和缺失值，删除特定样品，甚至删除整个变量。 应采取“削峰填谷”的方法进行数据清洗，即促销期间以及相邻的时段，用之前一段时间的平均需求来代替。至于时段多长，取决于具体业务特点，跟移动平均法要用多长周期的历史数据的道理类似。削峰填谷后就得到基准数据，然后用合适的预测模型来制定基准预测。至于后续的促销，许需要另外预测，叠加到基准预测，就是最终预测。 【数据清洗的步骤】 1.预处理阶段： （1）将数据导入处理工具，单机跑数搭建MySQL环境，数据量大，可以使用文本文件存储+Python操作的方式。 （2）看数据。一看元数据，包括字段解释、数据来源、代码表等一切描述数据的信息。而是抽取一部分数据，使用人工查看方式，对数据有一个直观了解，并初步发现一些问题，为后续的处理做准备。 2.缺失值清洗 （1）确定缺失值范围：对每一个字段都计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段的重要性，分别制定策略。 （2）去除不需要的字段 （3）填充缺失内容 ·以业务知识或经验推测填充缺失值 ·以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 ·以不同指标的计算结果填充缺失值 （4）重新取数 3.格式内容清洗 （1）时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致 （2）内容中有不该存在的字符 （3）内容与该字段应有内容不符 4.逻辑错误清洗 （1）去重 （2）去除不合理值 （3）修正矛盾内容 5.非需求数据清洗 6.关联性验证 二、数据分析 根据预测精准度，通过平均绝对百分比误差、均方误差的准确度指标，采取更优的预测方法，选择合适的预测模型，同时还要考虑现货率、库存周转率和运营成本。 复盘过去一段时间的预测，通过比较各种方法的准确度，来选择更合适的预测模型。对于每版预测，保留过去几周的值，计算每周的预测误差，求出均方误差，根据均方误差的大小，决定下次预测用什么方法。 1.移动平均法 适用于需求相对平稳，没有趋势、季节性的情况。 A.简单移动平均 Ft+1=过去n期需求的总数/n=D1+Dt-1+Dt-2+......+Dt-n+1/n B.加权移动平均 需求历史越接近，权重比例越大，所有权重加起来为1。 Ft+1=W1D1+W2D2+........+WnDt-n+1 2.指数平滑法（调整误差） A.简单指数平滑法 平滑参数(α) α介于0和1之间，通过选择不同的平滑系数，指数平滑法可以更好的匹配业务的变化 需求历史越近，权重越大，能更快的响应需求变化。 Ft+1=Ft+α(Dt-Ft) 平滑系数α的选取 ·当需求历史比较稳定时，选取较小的α值，0.05～0.2 ·当需求历史有波动，但长期趋势没有大的变化时，可选取稍大的α值，0.1～0.4 ·当需求历史波动很大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选取较大的α 值，0.6～0.8 ·当需求历史是上升或者下降序列时，α宜取较大值，0.6～1 B.霍尔特双参数法（应对趋势） 本期水平部分=α*本期需求实际值+（1-α）*（上期水平部分+上期趋势部分） 本期趋势部分=β*（本期水平部分-上期

善意的谎言 · 6.6/10

第一次读内尔·皮尔森的书，浓浓的京味 ，不愧是影视大家，平民视角、平民语言，再现了那个时代底层老百姓生活的辛酸苦辣与无奈，引人深思生存、生活的真谛。还是现在的时代好，虽也有书中描述的丑陋，有贫富的巨大差距，但底层老百姓的日子已是天壤之别了，期望更好！

李能能 · 3.3/10

“生存真是一桩十分犯难的差事，到处都缠绕着枷锁，稍一动弹，就会勒得鲜血迸溅”

可柠 · 8.7/10

小时候，邻居家阿姨会织毛衣，各种颜色的毛线，让我一个男孩子都深深地喜欢。我也曾一度跟她学习如何织围巾，就是很简单的平针。 那时候会很淘气，跟她儿子一起玩毛线团，解开，然后再一点一点地绕回去，乐此不疲。 如今大了，物是人非了，阿姨也不在了。那些织毛衣和玩毛线团的画面会偶尔出现在脑海里。 也慢慢发现，人生如线团，我们各自织着自己的毛衣，各种颜色，各种款式。但人生总会遇到一些人呀，他们有的解开我们的线团，而有的则是慢慢地又绕回去。 不知道再会遇见谁，也不知道还要遇到几个谁。误会也像线团，解开的越多，最后发现根本就绕不回去了。