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Erschienen in:
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2008 | OriginalPaper | Buchkapitel

Dynamic Data Mining for Improved Forecasting in Logistics and Supply Chain Management

verfasst von : Richard Weber, Jose Guajardo

Erschienen in: Dynamics in Logistics

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Supply Chain Management relies heavily on forecasts, e.g. of future demand or future prices. Most applications, however, use static forecasting models in the sense that past data is used for model construction and evaluation without being updated adequately when new data becomes available.We propose a dynamic forecasting methodology and show its effectiveness in a real-world application.

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Metadaten
Titel
Dynamic Data Mining for Improved Forecasting in Logistics and Supply Chain Management
verfasst von
Richard Weber
Jose Guajardo
Copyright-Jahr
2008
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Dynamics in Logistics

Print ISBN: 978-3-540-76861-6

Electronic ISBN: 978-3-540-76862-3

Copyright-Jahr: 2008

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-76862-3_4

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