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321千字
字数
2023-08-01
发行日期
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主编推荐语
详细介绍供应链大数据的理论、方法及相关应用。
内容简介
全书包括供应链大数据概述、供应链大数据平台、供应链大数据分析基本方法、销售大数据、采购大数据、生产制造大数据、物流大数据、金融大数据、供应链大数据运营等内容，全书内容较为完整，章节结构比较合理，基本覆盖了供应链大数据理论体系的各个方面。
本书针对供应链人才培养的知识需求，结合行业应用介绍大数据分析在供应链各个环节的具体应用，详述典型环节中的大数据分析应用方案、原理，可以培养学生的数据思维和数据应用能力。
目录
- 版权信息
- 高等院校智慧物流与供应链系列教材编委会成员名单
- 出版说明
- 前言
- 第1章 供应链大数据概述
- 学习目标
- 导入案例
- 1.1 大数据与大数据时代
- 1.1.1 大数据的定义
- 1.1.2 大数据时代
- 1.1.3 大数据分析
- 1.2 大数据驱动供应链转型
- 1.2.1 供应链系统
- 1.2.2 大数据驱动的供应链
- 1.2.3 智慧供应链
- 1.3 供应链大数据的概念与构成
- 1.3.1 供应链大数据的概念
- 1.3.2 供应链大数据的构成
- 1.4 供应链大数据的价值与作用
- 1.4.1 加快供应链数字化转型并生成智慧供应链
- 1.4.2 提升供应链协同管理能力
- 1.4.3 提高企业供应链管理效益
- 本章小结
- 本章练习
- 第2章 供应链大数据平台
- 学习目标
- 导入案例
- 2.1 供应链大数据平台概述
- 2.1.1 供应链大数据平台的内涵
- 2.1.2 供应链大数据平台的主要功能
- 2.1.3 供应链大数据平台的特性
- 2.2 供应链大数据平台框架
- 2.2.1 数据源模块
- 2.2.2 数据采集加工存储模块
- 2.2.3 大数据模型库模块
- 2.2.4 大数据应用模块
- 2.2.5 大数据共享模块
- 2.2.6 大数据客户端模块
- 2.3 供应链大数据平台的应用与发展
- 2.3.1 我国供应链大数据平台的发展现状
- 2.3.2 供应链大数据平台的典型应用
- 2.3.3 供应链大数据平台的发展趋势
- 本章小结
- 本章练习
- 第3章 供应链大数据分析基本方法
- 学习目标
- 导入案例
- 3.1 数据预处理方法
- 3.1.1 数据预处理的背景
- 3.1.2 数据预处理的目的
- 3.1.3 数据预处理流程
- 3.2 数据挖掘方法
- 3.2.1 聚类分析方法
- 3.2.2 关联规则分析方法
- 3.2.3 决策树分析方法
- 3.2.4 回归分析方法
- 3.2.5 预测方法
- 3.2.6 机器学习与启发式算法技术
- 3.3 数据可视化方法
- 3.3.1 数据表格统计分析
- 3.3.2 数据统计图表分析
- 3.3.3 数据输出UI设计
- 3.3.4 地理信息数据可视化
- 3.3.5 数据动态仿真模拟
- 本章小结
- 本章练习
- 第4章 销售大数据
- 学习目标
- 导入案例
- 4.1 销售大数据的构成
- 4.1.1 商品数据
- 4.1.2 客户数据
- 4.1.3 销售数据
- 4.2 销售大数据的应用领域
- 4.2.1 消费者行为预测
- 4.2.2 销售价格优化
- 4.2.3 客户关系管理
- 4.2.4 移动营销
- 4.3 销售大数据的应用案例
- 4.3.1 数据挖掘：数据时代下的国美零售
- 4.3.2 精准营销：爱奇艺的大数据营销
- 4.3.3 大数据技术应用方案：中国银行营销对策
- 4.3.4 “微工具”的整合应用：大数据时代移动营销实战蓝海
- 本章小结
- 本章练习
- 第5章 采购大数据
- 学习目标
- 导入案例
- 5.1 采购大数据的构成
- 5.1.1 供应商数据
- 5.1.2 零售商数据
- 5.1.3 物资采购数据
- 5.2 采购大数据的应用领域
- 5.2.1 采购业务流程的优化
- 5.2.2 采购决策优化
- 5.2.3 供应商管理水平优化
- 5.3 采购大数据的应用案例
- 5.3.1 大数据在X发电企业采购管理中的创新应用
- 5.3.2 数据分析挖掘在V公司采购选品平台中的应用
- 5.3.3 大数据视角下Y服务企业的采购流程优化
- 5.3.4 基于大数据分析的泛在电力物联网供应商选择
- 本章小结
- 本章练习
- 第6章 生产制造大数据
- 学习目标
- 导入案例
- 6.1 生产制造大数据的构成
- 6.1.1 企业信息化数据
- 6.1.2 工业物联网数据
- 6.1.3 生产制造数据集成
- 6.2 生产制造大数据的应用领域
- 6.2.1 产品及工艺设计
- 6.2.2 设备诊断与健康管理
- 6.2.3 离散车间运行数据关联、预测及调控
- 6.2.4 企业生产及物料计划调度
- 6.2.5 服务型网络协同制造
- 6.3 生产制造大数据的应用案例
- 6.3.1 轮胎行业数字化工厂
- 6.3.2 半导体晶圆智能化生产调度
- 本章小结
- 本章练习
- 第7章 物流大数据
- 学习目标
- 导入案例
- 7.1 物流大数据的构成
- 7.1.1 云仓储数据
- 7.1.2 配送大数据
- 7.2 物流大数据的应用领域
- 7.2.1 智能仓储管理系统
- 7.2.2 物流中心选址
- 7.2.3 智慧配送
- 7.2.4 应急物资调度
- 7.3 物流大数据的应用案例
- 7.3.1 物流中心选址实例
- 7.3.2 物流配送路径优化实例
- 本章小结
- 本章练习
- 第8章 金融大数据
- 学习目标
- 导入案例
- 8.1 供应链金融概述
- 8.2 金融大数据的构成
- 8.2.1 核心企业数据
- 8.2.2 融资企业数据
- 8.2.3 关联服务方数据
- 8.3 金融大数据的应用领域
- 8.3.1 设计个性化金融服务产品
- 8.3.2 优化交易征信与风险控制
- 8.4 金融大数据的应用案例
- 8.4.1 制造行业的供应链金融实践—海尔集团
- 8.4.2 物流行业的供应链金融实践—顺丰
- 8.4.3 电商行业的供应链金融实践—阿里巴巴菜鸟网络
- 8.4.4 金融大数据创新实践—感融科技
- 本章小结
- 本章练习
- 第9章 供应链大数据运营
- 学习目标
- 导入案例
- 9.1 供应链大数据运营概述
- 9.1.1 供应链大数据运营的概念
- 9.1.2 供应链大数据运营与传统运营的区别
- 9.1.3 供应链大数据运营框架
- 9.1.4 供应链大数据运营市场概况
- 9.2 供应链企业开展大数据运营的路径
- 9.2.1 确定大数据运营战略
- 9.2.2 建立大数据运营团队
- 9.2.3 构建大数据运营平台
- 9.2.4 设计供应链大数据治理方案
- 9.2.5 实施大数据驱动供应链企业运营
- 9.3 供应链企业开展大数据运营的典型应用
- 9.3.1 阿里零售通智慧供应链平台
- 9.3.2 京东供应链大中台
- 9.3.3 准时达端到端的智慧供应链实时协同平台
- 本章小结
- 本章练习
- 参考文献
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出版方
机械工业出版社
机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
