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内容大纲
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。
本书可作为高等院校供应链管理、大数据管理、物流管理、物流工程、电子商务管理、管理科学与工程等相关专业的教材，也可作为物流和供应链领域从业人员的业务培训教材，还可作为相关学者、科技人员的参考用书。
本书配有教学PPT、教学大纲、电子教案和课后习题答案等教学资源，读者可登录www.cmpedu.com免费注册，审核通过后下载，或联系编辑索取（微信：13146070618，电话：010-88379739）。 -
作者介绍
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目录
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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