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| 編輯推薦： |
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高等院校智慧物流与供应链系列教材理论结合实际，配套教学资源丰富
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| 內容簡介： |
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本书详细介绍了供应链大数据的理论、方法及相关应用，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。
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第1章 供应链大数据概述1学习目标1导入案例11.1 大数据与大数据时代11.1.1 大数据的定义21.1.2 大数据时代21.1.3 大数据分析31.2 大数据驱动供应链转型51.2.1 供应链系统51.2.2 大数据驱动的供应链61.2.3 智慧供应链71.3 供应链大数据的概念与构成91.3.1 供应链大数据的概念91.3.2 供应链大数据的构成91.4 供应链大数据的价值与作用121.4.1 加快供应链数字化转型并生成智慧供应链121.4.2 提升供应链协同管理能力131.4.3 提高企业供应链管理效益14本章小结15本章练习15第2章 供应链大数据平台17学习目标17导入案例172.1 供应链大数据平台概述192.1.1 供应链大数据平台的内涵192.1.2 供应链大数据平台的主要功能202.1.3 供应链大数据平台的特性212.2 供应链大数据平台框架222.2.1 数据源模块222.2.2 数据采集加工存储模块252.2.3 大数据模型库模块272.2.4 大数据应用模块282.2.5 大数据共享模块312.2.6 大数据客户端模块312.3 供应链大数据平台的应用与发展322.3.1 我国供应链大数据平台的发展现状322.3.2 供应链大数据平台的典型应用352.3.3 供应链大数据平台的发展趋势41本章小结42本章练习42第3章 供应链大数据分析基本方法43学习目标43导入案例433.1 数据预处理方法443.1.1 数据预处理的背景443.1.2 数据预处理的目的453.1.3 数据预处理流程463.2 数据挖掘方法513.2.1 聚类分析方法513.2.2 关联规则分析方法553.2.3 决策树分析方法603.2.4 回归分析方法653.2.5 预测方法683.2.6 机器学习与启发式算法技术693.3 数据可视化方法743.3.1 数据表格统计分析743.3.2 数据统计图表分析763.3.3 数据输出UI设计773.3.4 地理信息数据可视化783.3.5 数据动态仿真模拟79本章小结80本章练习80第4章 销售大数据82学习目标82导入案例824.1 销售大数据的构成824.1.1 商品数据824.1.2 客户数据884.1.3 销售数据894.2 销售大数据的应用领域904.2.1 消费者行为预测904.2.2 销售价格优化944.2.3 客户关系管理994.2.4 移动营销1044.3 销售大数据的应用案例1064.3.1 数据挖掘：数据时代下的国美零售1064.3.2 精准营销：爱奇艺的大数据营销1124.3.3 大数据技术应用方案：中国银行营销对策1154.3.4 “微工具”的整合应用：大数据时代移动营销实战蓝海118本章小结121本章练习121第5章 采购大数据123学习目标123导入案例1235.1 采购大数据的构成1245.1.1 供应商数据1245.1.2 零售商数据1265.1.3 物资采购数据1285.2 采购大数据的应用领域1295.2.1 采购业务流程的优化1295.2.2 采购决策优化1325.2.3 供应商管理水平优化1365.3 采购大数据的应用案例1405.3.1 大数据在X发电企业采购管理中的创新应用1405.3.2 数据分析挖掘在V公司采购选品平台中的应用1425.3.3 大数据视角下Y服务企业的采购流程优化1475.3.4 基于大数据分析的泛在电力物联网供应商选择158本章小结164本章练习164第6章 生产制造大数据165学习目标165导入案例1656.1 生产制造大数据的构成1676.1.1 企业信息化数据1676.1.2 工业物联网数据1726.1.3 生产制造数据集成1746.2 生产制造大数据的应用领域1766.2.1 产品及工艺设计1766.2.2 设备诊断与健康管理1776.2.3 离散车间运行数据关联、预测及调控1796.2.4 企业生产及物料计划调度1826.2.5 服务型网络协同制造1836.3 生产制造大数据的应用案例1866.3.1 轮胎行业数字化工厂1866.3.2 半导体晶圆智能化生产调度190本章小结194本章练习194第7章 物流大数据195学习目标195导入案例1957.1 物流大数据的构成1967.1.1 云仓储数据1967.1.2 配送大数据1987.2 物流大数据的应用领域2007.2.1 智能仓储管理系统2007.2.2 物流中心选址2017.2.3 智慧配送2067.2.4 应急物资调度2117.3 物流大数据的应用案例2157.3.1 物流中心选址实例2157.3.2 物流配送路径优化实例221本章小结226本章练习226第8章 金融大数据227学习目标227导入案例2278.1 供应链金融概述2278.2 金融大数据的构成2298.2.1 核心企业数据2308.2.2 融资企业数据2318.2.3 关联服务方数据2328.3 金融大数据的应用领域2348.3.1 设计个性化金融服务产品2348.3.2 优化交易征信与风险控制2398.4 金融大数据的应用案例2448.4.1 制造行业的供应链金融实践—海尔集团2448.4.2 物流行业的供应链金融实践—顺丰2498.4.3 电商行业的供应链金融实践—阿里巴巴菜鸟网络2538.4.4 金融大数据创新实践—感融科技255本章小结258本章练习258第9章 供应链大数据运营261学习目标261导入案例2619.1 供应链大数据运营概述2629.1.1 供应链大数据运营的概念2629.1.2 供应链大数据运营与传统运营的区别2639.1.3 供应链大数据运营框架2659.1.4 供应链大数据运营市场概况2679.2 供应链企业开展大数据运营的路径2709.2.1 确定大数据运营战略2709.2.2 建立大数据运营团队2729.2.3 构建大数据运营平台2759.2.4 设计供应链大数据治理方案2789.2.5 实施大数据驱动供应链企业运营2809.3 供应链企业开展大数据运营的典型应用2809.3.1 阿里零售通智慧供应链平台2819.3.2 京东供应链大中台2879.3.3 准时达端到端的智慧供应链实时协同平台292本章小结297本章练习297参考文献298
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| 內容試閱：
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前 言伴随技术的迅速发展和国家的积极推动，我国的智慧供应链与大数据技术应用发展迅速。如何基于大数据实现产品开发、采购、生产、分销等供应链全过程的高效协同，打造新型的智慧供应链是一个新课题。同时，供应链大数据发展带来的智能化、自动化、无人化等新趋势，也对人才能力提出了新的要求。为了增强从业人员对供应链大数据的认知，构建供应链大数据理论、方法及相关应用的基本框架体系，培养从业人员的大数据思维和应用能力，我们编写了本书。本书从理论和案例两个角度对供应链大数据的理论、方法及相关应用进行全面的介绍。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，并辅以大量实例介绍了供应链大数据的发展与应用情况。本书的特色如下。1）注重内容的体系性，构建了完备的供应链大数据知识体系，包括供应链大数据平台、供应链大数据基本方法，大数据分析在销售、采购、生产制造、物流和供应链金融中的应用，以及供应链大数据的运营。2）注重理论和实践的结合性，深入相关供应链企业进行充分调研，引入大量案例和实例，构建体现企业应用和研发的新供应链大数据理论、方法和体系。3）注重人才培养的目标性，详述供应链各典型环节中的大数据分析应用方案、原理，加强实践应用指导，培养学生数据思维和利用大数据统计工具、数据挖掘和机器挖掘算法等“发现业务问题→选择业务数据→处理业务数据→解决业务问题”的数据应用能力。本书由代四广、曹玉姣、申红艳、赵学彧联合编写，代四广编写了第2章和第 9 章，曹玉姣编写了第1章和第8章，申红艳编写了第4章和第5章，赵学彧编写了第3章、第6章和第7章。本书从大纲拟定到初稿完成再到终定稿，得到了天津大学刘伟华教授、武汉工商学院王猛副教授、湖北第二师范学院柴新副教授、黄俊杰、雷德智以及机械工业出版社的编辑的大力支持和帮助，同时在编写过程中参考了业内多名专家、学者的成果，在此一并表示诚挚的谢意。本书配有教学 PPT、教学大纲和课后习题答案等教学资源，读者可通过以下方式免费获取资料：1）访问www.cmpedu.com下载本书配套资源。2）扫描关注机械工业出版社计算机分社官方微信公众号—身边的信息学，回复73541即可获取本书配套资源下载链接。由于编者水平及时间有限，加上供应链大数据科学发展迅猛，相关理论、技术和应用不断更新，书中难免有错漏和不足之处，恳请广大专家和读者批评指正。编 者
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