最新章節

• 內容簡介
• 參考文獻
• 本章練習
• 本章小結
• 9.3.3 準時達端到端的智慧供應鏈實時協同平臺
• 9.3.2 京東供應鏈大中臺

• 內容簡介 更新時間：2024-04-15 11:48:11
• 參考文獻
• 本章練習
• 本章小結
• 9.3.3 準時達端到端的智慧供應鏈實時協同平臺
• 9.3.2 京東供應鏈大中臺
• 9.3.1 阿里零售通智慧供應鏈平臺
• 9.3 供應鏈企業開展大數據運營的典型應用
• 9.2.5 實施大數據驅動供應鏈企業運營
• 9.2.4 設計供應鏈大數據治理方案
• 9.2.3 構建大數據運營平臺
• 9.2.2 建立大數據運營團隊
• 9.2.1 確定大數據運營戰略
• 9.2 供應鏈企業開展大數據運營的路徑
• 9.1.4 供應鏈大數據運營市場概況
• 9.1.3 供應鏈大數據運營框架
• 9.1.2 供應鏈大數據運營與傳統運營的區別
• 9.1.1 供應鏈大數據運營的概念
• 9.1 供應鏈大數據運營概述
• 導入案例
• 學習目標
• 第9章 供應鏈大數據運營
• 本章練習
• 本章小結
• 8.4.4 金融大數據創新實踐—感融科技
• 8.4.3 電商行業的供應鏈金融實踐—阿里巴巴菜鳥網絡
• 8.4.2 物流行業的供應鏈金融實踐—順豐
• 8.4.1 制造行業的供應鏈金融實踐—海爾集團
• 8.4 金融大數據的應用案例
• 8.3.2 優化交易征信與風險控制
• 8.3.1 設計個性化金融服務產品
• 8.3 金融大數據的應用領域
• 8.2.3 關聯服務方數據
• 8.2.2 融資企業數據
• 8.2.1 核心企業數據
• 8.2 金融大數據的構成
• 8.1 供應鏈金融概述
• 導入案例
• 學習目標
• 第8章 金融大數據
• 本章練習
• 本章小結
• 7.3.2 物流配送路徑優化實例
• 7.3.1 物流中心選址實例
• 7.3 物流大數據的應用案例
• 7.2.4 應急物資調度
• 7.2.3 智慧配送
• 7.2.2 物流中心選址
• 7.2.1 智能倉儲管理系統
• 7.2 物流大數據的應用領域
• 7.1.2 配送大數據
• 7.1.1 云倉儲數據
• 7.1 物流大數據的構成
• 導入案例
• 學習目標
• 第7章 物流大數據
• 本章練習
• 本章小結
• 6.3.2 半導體晶圓智能化生產調度
• 6.3.1 輪胎行業數字化工廠
• 6.3 生產制造大數據的應用案例
• 6.2.5 服務型網絡協同制造
• 6.2.4 企業生產及物料計劃調度
• 6.2.3 離散車間運行數據關聯、預測及調控
• 6.2.2 設備診斷與健康管理
• 6.2.1 產品及工藝設計
• 6.2 生產制造大數據的應用領域
• 6.1.3 生產制造數據集成
• 6.1.2 工業物聯網數據
• 6.1.1 企業信息化數據
• 6.1 生產制造大數據的構成
• 導入案例
• 學習目標
• 第6章 生產制造大數據
• 本章練習
• 本章小結
• 5.3.4 基于大數據分析的泛在電力物聯網供應商選擇
• 5.3.3 大數據視角下Y服務企業的采購流程優化
• 5.3.2 數據分析挖掘在V公司采購選品平臺中的應用
• 5.3.1 大數據在X發電企業采購管理中的創新應用
• 5.3 采購大數據的應用案例
• 5.2.3 供應商管理水平優化
• 5.2.2 采購決策優化
• 5.2.1 采購業務流程的優化
• 5.2 采購大數據的應用領域
• 5.1.3 物資采購數據
• 5.1.2 零售商數據
• 5.1.1 供應商數據
• 5.1 采購大數據的構成
• 導入案例
• 學習目標
• 第5章 采購大數據
• 本章練習
• 本章小結
• 4.3.4 “微工具”的整合應用：大數據時代移動營銷實戰藍海
• 4.3.3 大數據技術應用方案：中國銀行營銷對策
• 4.3.2 精準營銷：愛奇藝的大數據營銷
• 4.3.1 數據挖掘：數據時代下的國美零售
• 4.3 銷售大數據的應用案例
• 4.2.4 移動營銷
• 4.2.3 客戶關系管理
• 4.2.2 銷售價格優化
• 4.2.1 消費者行為預測
• 4.2 銷售大數據的應用領域
• 4.1.3 銷售數據
• 4.1.2 客戶數據
• 4.1.1 商品數據
• 4.1 銷售大數據的構成
• 導入案例
• 學習目標
• 第4章 銷售大數據
• 本章練習
• 本章小結
• 3.3.5 數據動態仿真模擬
• 3.3.4 地理信息數據可視化
• 3.3.3 數據輸出UI設計
• 3.3.2 數據統計圖表分析
• 3.3.1 數據表格統計分析
• 3.3 數據可視化方法
• 3.2.6 機器學習與啟發式算法技術
• 3.2.5 預測方法
• 3.2.4 回歸分析方法
• 3.2.3 決策樹分析方法
• 3.2.2 關聯規則分析方法
• 3.2.1 聚類分析方法
• 3.2 數據挖掘方法
• 3.1.3 數據預處理流程
• 3.1.2 數據預處理的目的
• 3.1.1 數據預處理的背景
• 3.1 數據預處理方法
• 導入案例
• 學習目標
• 第3章 供應鏈大數據分析基本方法
• 本章練習
• 本章小結
• 2.3.3 供應鏈大數據平臺的發展趨勢
• 2.3.2 供應鏈大數據平臺的典型應用
• 2.3.1 我國供應鏈大數據平臺的發展現狀
• 2.3 供應鏈大數據平臺的應用與發展
• 2.2.6 大數據客戶端模塊
• 2.2.5 大數據共享模塊
• 2.2.4 大數據應用模塊
• 2.2.3 大數據模型庫模塊
• 2.2.2 數據采集加工存儲模塊
• 2.2.1 數據源模塊
• 2.2 供應鏈大數據平臺框架
• 2.1.3 供應鏈大數據平臺的特性
• 2.1.2 供應鏈大數據平臺的主要功能
• 2.1.1 供應鏈大數據平臺的內涵
• 2.1 供應鏈大數據平臺概述
• 導入案例
• 學習目標
• 第2章 供應鏈大數據平臺
• 本章練習
• 本章小結
• 1.4.3 提高企業供應鏈管理效益
• 1.4.2 提升供應鏈協同管理能力
• 1.4.1 加快供應鏈數字化轉型并生成智慧供應鏈
• 1.4 供應鏈大數據的價值與作用
• 1.3.2 供應鏈大數據的構成
• 1.3.1 供應鏈大數據的概念
• 1.3 供應鏈大數據的概念與構成
• 1.2.3 智慧供應鏈
• 1.2.2 大數據驅動的供應鏈
• 1.2.1 供應鏈系統
• 1.2 大數據驅動供應鏈轉型
• 1.1.3 大數據分析
• 1.1.2 大數據時代
• 1.1.1 大數據的定義
• 1.1 大數據與大數據時代
• 導入案例
• 學習目標
• 第1章 供應鏈大數據概述
• 前言
• 出版說明
• 高等院校智慧物流與供應鏈系列教材編委會成員名單
• 版權信息
• 封面

• 封面
• 版權信息
• 高等院校智慧物流與供應鏈系列教材編委會成員名單
• 出版說明
• 前言
• 第1章 供應鏈大數據概述
• 學習目標
• 導入案例
• 1.1 大數據與大數據時代
• 1.1.1 大數據的定義
• 1.1.2 大數據時代
• 1.1.3 大數據分析
• 1.2 大數據驅動供應鏈轉型
• 1.2.1 供應鏈系統
• 1.2.2 大數據驅動的供應鏈
• 1.2.3 智慧供應鏈
• 1.3 供應鏈大數據的概念與構成
• 1.3.1 供應鏈大數據的概念
• 1.3.2 供應鏈大數據的構成
• 1.4 供應鏈大數據的價值與作用
• 1.4.1 加快供應鏈數字化轉型并生成智慧供應鏈
• 1.4.2 提升供應鏈協同管理能力
• 1.4.3 提高企業供應鏈管理效益
• 本章小結
• 本章練習
• 第2章 供應鏈大數據平臺
• 學習目標
• 導入案例
• 2.1 供應鏈大數據平臺概述
• 2.1.1 供應鏈大數據平臺的內涵
• 2.1.2 供應鏈大數據平臺的主要功能
• 2.1.3 供應鏈大數據平臺的特性
• 2.2 供應鏈大數據平臺框架
• 2.2.1 數據源模塊
• 2.2.2 數據采集加工存儲模塊
• 2.2.3 大數據模型庫模塊
• 2.2.4 大數據應用模塊
• 2.2.5 大數據共享模塊
• 2.2.6 大數據客戶端模塊
• 2.3 供應鏈大數據平臺的應用與發展
• 2.3.1 我國供應鏈大數據平臺的發展現狀
• 2.3.2 供應鏈大數據平臺的典型應用
• 2.3.3 供應鏈大數據平臺的發展趨勢
• 本章小結
• 本章練習
• 第3章 供應鏈大數據分析基本方法
• 學習目標
• 導入案例
• 3.1 數據預處理方法
• 3.1.1 數據預處理的背景
• 3.1.2 數據預處理的目的
• 3.1.3 數據預處理流程
• 3.2 數據挖掘方法
• 3.2.1 聚類分析方法
• 3.2.2 關聯規則分析方法
• 3.2.3 決策樹分析方法
• 3.2.4 回歸分析方法
• 3.2.5 預測方法
• 3.2.6 機器學習與啟發式算法技術
• 3.3 數據可視化方法
• 3.3.1 數據表格統計分析
• 3.3.2 數據統計圖表分析
• 3.3.3 數據輸出UI設計
• 3.3.4 地理信息數據可視化
• 3.3.5 數據動態仿真模擬
• 本章小結
• 本章練習
• 第4章 銷售大數據
• 學習目標
• 導入案例
• 4.1 銷售大數據的構成
• 4.1.1 商品數據
• 4.1.2 客戶數據
• 4.1.3 銷售數據
• 4.2 銷售大數據的應用領域
• 4.2.1 消費者行為預測
• 4.2.2 銷售價格優化
• 4.2.3 客戶關系管理
• 4.2.4 移動營銷
• 4.3 銷售大數據的應用案例
• 4.3.1 數據挖掘：數據時代下的國美零售
• 4.3.2 精準營銷：愛奇藝的大數據營銷
• 4.3.3 大數據技術應用方案：中國銀行營銷對策
• 4.3.4 “微工具”的整合應用：大數據時代移動營銷實戰藍海
• 本章小結
• 本章練習
• 第5章 采購大數據
• 學習目標
• 導入案例
• 5.1 采購大數據的構成
• 5.1.1 供應商數據
• 5.1.2 零售商數據
• 5.1.3 物資采購數據
• 5.2 采購大數據的應用領域
• 5.2.1 采購業務流程的優化
• 5.2.2 采購決策優化
• 5.2.3 供應商管理水平優化
• 5.3 采購大數據的應用案例
• 5.3.1 大數據在X發電企業采購管理中的創新應用
• 5.3.2 數據分析挖掘在V公司采購選品平臺中的應用
• 5.3.3 大數據視角下Y服務企業的采購流程優化
• 5.3.4 基于大數據分析的泛在電力物聯網供應商選擇
• 本章小結
• 本章練習
• 第6章 生產制造大數據
• 學習目標
• 導入案例
• 6.1 生產制造大數據的構成
• 6.1.1 企業信息化數據
• 6.1.2 工業物聯網數據
• 6.1.3 生產制造數據集成
• 6.2 生產制造大數據的應用領域
• 6.2.1 產品及工藝設計
• 6.2.2 設備診斷與健康管理
• 6.2.3 離散車間運行數據關聯、預測及調控
• 6.2.4 企業生產及物料計劃調度
• 6.2.5 服務型網絡協同制造
• 6.3 生產制造大數據的應用案例
• 6.3.1 輪胎行業數字化工廠
• 6.3.2 半導體晶圓智能化生產調度
• 本章小結
• 本章練習
• 第7章 物流大數據
• 學習目標
• 導入案例
• 7.1 物流大數據的構成
• 7.1.1 云倉儲數據
• 7.1.2 配送大數據
• 7.2 物流大數據的應用領域
• 7.2.1 智能倉儲管理系統
• 7.2.2 物流中心選址
• 7.2.3 智慧配送
• 7.2.4 應急物資調度
• 7.3 物流大數據的應用案例
• 7.3.1 物流中心選址實例
• 7.3.2 物流配送路徑優化實例
• 本章小結
• 本章練習
• 第8章 金融大數據
• 學習目標
• 導入案例
• 8.1 供應鏈金融概述
• 8.2 金融大數據的構成
• 8.2.1 核心企業數據
• 8.2.2 融資企業數據
• 8.2.3 關聯服務方數據
• 8.3 金融大數據的應用領域
• 8.3.1 設計個性化金融服務產品
• 8.3.2 優化交易征信與風險控制
• 8.4 金融大數據的應用案例
• 8.4.1 制造行業的供應鏈金融實踐—海爾集團
• 8.4.2 物流行業的供應鏈金融實踐—順豐
• 8.4.3 電商行業的供應鏈金融實踐—阿里巴巴菜鳥網絡
• 8.4.4 金融大數據創新實踐—感融科技
• 本章小結
• 本章練習
• 第9章 供應鏈大數據運營
• 學習目標
• 導入案例
• 9.1 供應鏈大數據運營概述
• 9.1.1 供應鏈大數據運營的概念
• 9.1.2 供應鏈大數據運營與傳統運營的區別
• 9.1.3 供應鏈大數據運營框架
• 9.1.4 供應鏈大數據運營市場概況
• 9.2 供應鏈企業開展大數據運營的路徑
• 9.2.1 確定大數據運營戰略
• 9.2.2 建立大數據運營團隊
• 9.2.3 構建大數據運營平臺
• 9.2.4 設計供應鏈大數據治理方案
• 9.2.5 實施大數據驅動供應鏈企業運營
• 9.3 供應鏈企業開展大數據運營的典型應用
• 9.3.1 阿里零售通智慧供應鏈平臺
• 9.3.2 京東供應鏈大中臺
• 9.3.3 準時達端到端的智慧供應鏈實時協同平臺
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• 參考文獻
• 內容簡介 更新時間：2024-04-15 11:48:11