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供應鏈大數據:理論、方法與應用 版權信息
- ISBN：9787111735410
- 條形碼：9787111735410 ; 978-7-111-73541-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
供應鏈大數據:理論、方法與應用 本書特色
高等院校智慧物流與供應鏈系列教材
理論結合實際，配套教學資源豐富
供應鏈大數據:理論、方法與應用 內容簡介
本書詳細介紹了供應鏈大數據的理論、方法及相關應用，包括供應鏈大數據概述、供應鏈大數據平臺、供應鏈大數據分析基本方法、銷售大數據、采購大數據、生產制造大數據、物流大數據、金融大數據、供應鏈大數據運營等內容，全書內容較為完整，章節結構比較合理，基本覆蓋了供應鏈大數據理論體系的各個方面。本書針對供應鏈人才培養的知識需求，結合行業應用介紹大數據分析在供應鏈各個環節的具體應用，詳述典型環節中的大數據分析應用方案、原理，可以培養學生的數據思維和數據應用能力。
供應鏈大數據:理論、方法與應用 目錄
第1章 供應鏈大數據概述1
學習目標1
導入案例1
1.1 大數據與大數據時代1
1.1.1 大數據的定義2
1.1.2 大數據時代2
1.1.3 大數據分析3
1.2 大數據驅動供應鏈轉型5
1.2.1 供應鏈系統5
1.2.2 大數據驅動的供應鏈6
1.2.3 智慧供應鏈7
1.3 供應鏈大數據的概念與構成9
1.3.1 供應鏈大數據的概念9
1.3.2 供應鏈大數據的構成9
1.4 供應鏈大數據的價值與作用12
1.4.1 加快供應鏈數字化轉型并生成
智慧供應鏈12
1.4.2 提升供應鏈協同管理能力13
1.4.3 提高企業供應鏈管理效益14
本章小結15
本章練習15
第2章 供應鏈大數據平臺17
學習目標17
導入案例17
2.1 供應鏈大數據平臺概述19
2.1.1 供應鏈大數據平臺的內涵19
2.1.2 供應鏈大數據平臺的主要功能20
2.1.3 供應鏈大數據平臺的特性21
2.2 供應鏈大數據平臺框架22
2.2.1 數據源模塊22
2.2.2 數據采集加工存儲模塊25
2.2.3 大數據模型庫模塊27
2.2.4 大數據應用模塊28
2.2.5 大數據共享模塊31
2.2.6 大數據客戶端模塊31
2.3 供應鏈大數據平臺的應用與
發展32
2.3.1 我國供應鏈大數據平臺的發展
現狀32
2.3.2 供應鏈大數據平臺的典型應用35
2.3.3 供應鏈大數據平臺的發展趨勢41
本章小結42
本章練習42
第3章 供應鏈大數據分析基本方法43
學習目標43
導入案例43
3.1 數據預處理方法44
3.1.1 數據預處理的背景44
3.1.2 數據預處理的目的45
3.1.3 數據預處理流程46
3.2 數據挖掘方法51
3.2.1 聚類分析方法51
3.2.2 關聯規則分析方法55
3.2.3 決策樹分析方法60
3.2.4 回歸分析方法65
3.2.5 預測方法68
3.2.6 機器學習與啟發式算法技術69
3.3 數據可視化方法74
3.3.1 數據表格統計分析74
3.3.2 數據統計圖表分析76
3.3.3 數據輸出UI設計77
3.3.4 地理信息數據可視化78
3.3.5 數據動態仿真模擬79
本章小結80
本章練習80
第4章 銷售大數據82
學習目標82
導入案例82
4.1 銷售大數據的構成82
4.1.1 商品數據82
4.1.2 客戶數據88
4.1.3 銷售數據89
4.2 銷售大數據的應用領域90
4.2.1 消費者行為預測90
4.2.2 銷售價格優化94
4.2.3 客戶關系管理99
4.2.4 移動營銷104
4.3 銷售大數據的應用案例106
4.3.1 數據挖掘：數據時代下的國美
零售106
4.3.2 精準營銷：愛奇藝的大數據營銷112
4.3.3 大數據技術應用方案：中國銀行
營銷對策115
4.3.4 “微工具”的整合應用：大數據
時代移動營銷實戰藍海118
本章小結121
本章練習121
第5章 采購大數據123
學習目標123
導入案例123
5.1 采購大數據的構成124
5.1.1 供應商數據124
5.1.2 零售商數據126
5.1.3 物資采購數據128
5.2 采購大數據的應用領域129
5.2.1 采購業務流程的優化129
5.2.2 采購決策優化132
5.2.3 供應商管理水平優化136
5.3 采購大數據的應用案例140
5.3.1 大數據在X發電企業采購管理
中的創新應用140
5.3.2 數據分析挖掘在V公司采購選品
平臺中的應用142
5.3.3 大數據視角下Y服務企業的
采購流程優化147
5.3.4 基于大數據分析的泛在電力物聯
網供應商選擇158
本章小結164
本章練習164
第6章 生產制造大數據165
學習目標165
導入案例165
6.1 生產制造大數據的構成167
6.1.1 企業信息化數據167
6.1.2 工業物聯網數據172
6.1.3 生產制造數據集成174
6.2 生產制造大數據的應用領域176
6.2.1 產品及工藝設計176
6.2.2 設備診斷與健康管理177
6.2.3 離散車間運行數據關聯、預測及
調控179
6.2.4 企業生產及物料計劃調度182
6.2.5 服務型網絡協同制造183
6.3 生產制造大數據的應用案例186
6.3.1 輪胎行業數字化工廠186
6.3.2 半導體晶圓智能化生產調度190
本章小結194
本章練習194
第7章 物流大數據195
學習目標195
導入案例195
7.1 物流大數據的構成196
7.1.1 云倉儲數據196
7.1.2 配送大數據198
7.2 物流大數據的應用領域200
7.2.1 智能倉儲管理系統200
7.2.2 物流中心選址201
7.2.3 智慧配送206
7.2.4 應急物資調度211
7.3 物流大數據的應用案例215
7.3.1 物流中心選址實例215
7.3.2 物流配送路徑優化實例221
本章小結226
本章練習226
第8章 金融大數據227
學習目標227
導入案例227
8.1 供應鏈金融概述227
8.2 金融大數據的構成229
8.2.1 核心企業數據230
8.2.2 融資企業數據231
8.2.3 關聯服務方數據232
8.3 金融大數據的應用領域234
8.3.1 設計個性化金融服務產品234
8.3.2 優化交易征信與風險控制239
8.4 金融大數據的應用案例244
8.4.1 制造行業的供應鏈金融實踐—
海爾集團244
8.4.2 物流行業的供應鏈金融實踐—
順豐249
8.4.3 電商行業的供應鏈金融實踐—
阿里巴巴菜鳥網絡253
8.4.4 金融大數據創新實踐—
感融科技255
本章小結258
本章練習258
第9章 供應鏈大數據運營261
學習目標261
導入案例261
9.1 供應鏈大數據運營概述262
9.1.1 供應鏈大數據運營的概念262
9.1.2 供應鏈大數據運營與傳統運營的
區別263
9.1.3 供應鏈大數據運營框架265
9.1.4 供應鏈大數據運營市場概況267
9.2 供應鏈企業開展大數據運營的
路徑270
9.2.1 確定大數據運營戰略270
9.2.2 建立大數據運營團隊272
9.2.3 構建大數據運營平臺275
9.2.4 設計供應鏈大數據治理方案278
9.2.5 實施大數據驅動供應鏈企業
運營280
9.3 供應鏈企業開展大數據運營的
典型應用280
9.3.1 阿里零售通智慧供應鏈平臺281
9.3.2 京東供應鏈大中臺287
9.3.3 準時達端到端的智慧供應鏈實時
協同平臺292
本章小結297
本章練習297
參考文獻298
學習目標1
導入案例1
1.1 大數據與大數據時代1
1.1.1 大數據的定義2
1.1.2 大數據時代2
1.1.3 大數據分析3
1.2 大數據驅動供應鏈轉型5
1.2.1 供應鏈系統5
1.2.2 大數據驅動的供應鏈6
1.2.3 智慧供應鏈7
1.3 供應鏈大數據的概念與構成9
1.3.1 供應鏈大數據的概念9
1.3.2 供應鏈大數據的構成9
1.4 供應鏈大數據的價值與作用12
1.4.1 加快供應鏈數字化轉型并生成
智慧供應鏈12
1.4.2 提升供應鏈協同管理能力13
1.4.3 提高企業供應鏈管理效益14
本章小結15
本章練習15
第2章 供應鏈大數據平臺17
學習目標17
導入案例17
2.1 供應鏈大數據平臺概述19
2.1.1 供應鏈大數據平臺的內涵19
2.1.2 供應鏈大數據平臺的主要功能20
2.1.3 供應鏈大數據平臺的特性21
2.2 供應鏈大數據平臺框架22
2.2.1 數據源模塊22
2.2.2 數據采集加工存儲模塊25
2.2.3 大數據模型庫模塊27
2.2.4 大數據應用模塊28
2.2.5 大數據共享模塊31
2.2.6 大數據客戶端模塊31
2.3 供應鏈大數據平臺的應用與
發展32
2.3.1 我國供應鏈大數據平臺的發展
現狀32
2.3.2 供應鏈大數據平臺的典型應用35
2.3.3 供應鏈大數據平臺的發展趨勢41
本章小結42
本章練習42
第3章 供應鏈大數據分析基本方法43
學習目標43
導入案例43
3.1 數據預處理方法44
3.1.1 數據預處理的背景44
3.1.2 數據預處理的目的45
3.1.3 數據預處理流程46
3.2 數據挖掘方法51
3.2.1 聚類分析方法51
3.2.2 關聯規則分析方法55
3.2.3 決策樹分析方法60
3.2.4 回歸分析方法65
3.2.5 預測方法68
3.2.6 機器學習與啟發式算法技術69
3.3 數據可視化方法74
3.3.1 數據表格統計分析74
3.3.2 數據統計圖表分析76
3.3.3 數據輸出UI設計77
3.3.4 地理信息數據可視化78
3.3.5 數據動態仿真模擬79
本章小結80
本章練習80
第4章 銷售大數據82
學習目標82
導入案例82
4.1 銷售大數據的構成82
4.1.1 商品數據82
4.1.2 客戶數據88
4.1.3 銷售數據89
4.2 銷售大數據的應用領域90
4.2.1 消費者行為預測90
4.2.2 銷售價格優化94
4.2.3 客戶關系管理99
4.2.4 移動營銷104
4.3 銷售大數據的應用案例106
4.3.1 數據挖掘：數據時代下的國美
零售106
4.3.2 精準營銷：愛奇藝的大數據營銷112
4.3.3 大數據技術應用方案：中國銀行
營銷對策115
4.3.4 “微工具”的整合應用：大數據
時代移動營銷實戰藍海118
本章小結121
本章練習121
第5章 采購大數據123
學習目標123
導入案例123
5.1 采購大數據的構成124
5.1.1 供應商數據124
5.1.2 零售商數據126
5.1.3 物資采購數據128
5.2 采購大數據的應用領域129
5.2.1 采購業務流程的優化129
5.2.2 采購決策優化132
5.2.3 供應商管理水平優化136
5.3 采購大數據的應用案例140
5.3.1 大數據在X發電企業采購管理
中的創新應用140
5.3.2 數據分析挖掘在V公司采購選品
平臺中的應用142
5.3.3 大數據視角下Y服務企業的
采購流程優化147
5.3.4 基于大數據分析的泛在電力物聯
網供應商選擇158
本章小結164
本章練習164
第6章 生產制造大數據165
學習目標165
導入案例165
6.1 生產制造大數據的構成167
6.1.1 企業信息化數據167
6.1.2 工業物聯網數據172
6.1.3 生產制造數據集成174
6.2 生產制造大數據的應用領域176
6.2.1 產品及工藝設計176
6.2.2 設備診斷與健康管理177
6.2.3 離散車間運行數據關聯、預測及
調控179
6.2.4 企業生產及物料計劃調度182
6.2.5 服務型網絡協同制造183
6.3 生產制造大數據的應用案例186
6.3.1 輪胎行業數字化工廠186
6.3.2 半導體晶圓智能化生產調度190
本章小結194
本章練習194
第7章 物流大數據195
學習目標195
導入案例195
7.1 物流大數據的構成196
7.1.1 云倉儲數據196
7.1.2 配送大數據198
7.2 物流大數據的應用領域200
7.2.1 智能倉儲管理系統200
7.2.2 物流中心選址201
7.2.3 智慧配送206
7.2.4 應急物資調度211
7.3 物流大數據的應用案例215
7.3.1 物流中心選址實例215
7.3.2 物流配送路徑優化實例221
本章小結226
本章練習226
第8章 金融大數據227
學習目標227
導入案例227
8.1 供應鏈金融概述227
8.2 金融大數據的構成229
8.2.1 核心企業數據230
8.2.2 融資企業數據231
8.2.3 關聯服務方數據232
8.3 金融大數據的應用領域234
8.3.1 設計個性化金融服務產品234
8.3.2 優化交易征信與風險控制239
8.4 金融大數據的應用案例244
8.4.1 制造行業的供應鏈金融實踐—
海爾集團244
8.4.2 物流行業的供應鏈金融實踐—
順豐249
8.4.3 電商行業的供應鏈金融實踐—
阿里巴巴菜鳥網絡253
8.4.4 金融大數據創新實踐—
感融科技255
本章小結258
本章練習258
第9章 供應鏈大數據運營261
學習目標261
導入案例261
9.1 供應鏈大數據運營概述262
9.1.1 供應鏈大數據運營的概念262
9.1.2 供應鏈大數據運營與傳統運營的
區別263
9.1.3 供應鏈大數據運營框架265
9.1.4 供應鏈大數據運營市場概況267
9.2 供應鏈企業開展大數據運營的
路徑270
9.2.1 確定大數據運營戰略270
9.2.2 建立大數據運營團隊272
9.2.3 構建大數據運營平臺275
9.2.4 設計供應鏈大數據治理方案278
9.2.5 實施大數據驅動供應鏈企業
運營280
9.3 供應鏈企業開展大數據運營的
典型應用280
9.3.1 阿里零售通智慧供應鏈平臺281
9.3.2 京東供應鏈大中臺287
9.3.3 準時達端到端的智慧供應鏈實時
協同平臺292
本章小結297
本章練習297
參考文獻298
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