该书提出的三体模型和三体预测法，学习门槛低，读者容易学习、容易应用，只需掌握Excel的基本操作即可。三体模型和三体预测法的泛化能力强健，应用场景丰富，适用于多种级别的时间序列：日度、月度、季度、年度。
该书展示了大约30个实例的操作，并随附所有实例的原始数据。读者按照书中演示的三体模型和三体预测法进行操作，就能够完全复制出一样的预测模型、预测结果和可视化图形。
第1章 预测简介
1.1 预测的定义
1.2 预测的类型
1.3 预测的方法
1.4 预测的误差
1.5 训练集和测试集
第2章 时间序列简介
2.1 时间序列的定义
2.2 时间序列的特征
2.3 时间序列的类别
2.4 时间序列预测的模型及方法
第3章 三体模型和三体预测法
3.1 三体模型
3.2 三体预测法
3.3 三体模型的确定准则
3.4 三体模型的应用场景
第4章 实例演示
4.1 1980~2009年中国猪肉消费量预测
4.2 2016~2019年某鞋厂运动鞋季度销量预测
4.3 中国家用冰箱市场季节需求量预测
4.4 2020年中国5G手机出货量预测
4.5 2010~2022年中国GDP季度数据预测
4.6 2010~2016年中国GDP月度数据预测
4.7 2006~2017年中国五大机场月客运量预测
4.8 北京目的地游客量月度数据预测
4.9 海南过夜游旅客量月度数据预测
4.10 英国电子废弃物回收规模预测
4.11 中国彩色电视机废弃量预测
4.12 江苏省生活垃圾清运量预测
4.13 海南省生活垃圾清运量预测
4.14 大连港和天津港货物年度吞吐量预测
4.15 中国五大港口集装箱月度吞吐量预测
4.16 海口港货物吞吐量月度数据预测
4.17 海南自贸港机场客运量月度数据预测
4.18 2010~2014年中国人均能源生活消费预测
4.19 中国城镇和农村家庭人均可支配收入预测
4.20 2014~2018年河南省粮食产量预测
4.21 2016年九寨沟每日游客人数预测
第5章 互联网公司用户量预测
5.1 QQ注册用户量预测
5.2 微信活跃用户量预测
5.3 支付宝注册用户量预测
5.4 360手机卫士用户量预测
5.5 当当网用户量预测
5.6 摩拜用户量预测
第6章 预测模型比较及总结
6.1 三体模型与指数平滑法比较
6.2 三体模型与移动平均MA比较
6.3 三体模型与向量自回归AR比较
6.4 三体模型与其他预测模型比较
6.5 总结
附录
附录1 中国五大港口每月集装箱吞吐量
附录2 2016年九寨沟每日游客人数
附录3 Stata教材和软件下载网址
参考文献
致谢
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