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基于大数据的物流行业仓储优化实践

TOC\o1-2\h\u44第1章引言 4

192941.1研究背景 4

94441.2研究目的与意义 5

88811.3研究内容与结构安排 5

5917第一章引言，介绍研究背景、目的与意义，以及研究内容与结构安排。 5

2443第二章文献综述，对国内外相关研究成果进行梳理，为本研究提供理论依据。 5

14235第三章物流行业仓储管理现状分析，分析现有仓储管理存在的问题，为后续研究提供现实依据。 5

17第四章大数据技术在物流行业仓储优化中的应用，探讨大数据技术的应用前景，明确研究方向。 6

18094第五章基于大数据的仓储优化模型构建与实证分析，构建优化模型，提出优化策略，并进行实证分析。 6

2823第六章结论与展望，总结本研究的主要成果，并对未来研究方向进行展望。 6

19678第2章大数据与物流仓储概述 6

52172.1大数据概念与关键技术 6

106742.1.1大数据概念 6

116212.1.2关键技术 6

4532.2物流仓储发展现状与问题 6

99642.2.1发展现状 6

201162.2.2存在问题 6

226482.3大数据在物流仓储领域的应用 7

96362.3.1仓储资源优化配置 7

300182.3.2仓储作业流程优化 7

148372.3.3供应链协同管理 7

16412.3.4仓储安全与风险控制 7

291412.3.5仓储服务创新 7

7144第3章物流仓储大数据采集与预处理 7

318943.1物流仓储数据源分析 7

46143.1.1仓储作业数据 7

283443.1.2供应链上下游数据 7

305433.1.3外部数据 8

246973.2大数据采集技术 8

162213.2.1自动识别技术 8

107433.2.2互联网数据采集技术 8

43553.2.3物联网技术 8

289953.3数据预处理方法 8

129383.3.1数据清洗 8

87193.3.2数据集成 9

279413.3.3数据规范化 9

255733.3.4数据降维 9

186373.3.5数据采样 9

28283.3.6特征工程 9

19483第4章仓储数据存储与管理 9

85714.1数据存储技术 9

20164.1.1云计算存储技术 9

206274.1.2分布式存储技术 9

134464.1.3数据压缩与去重技术 10

310924.2数据仓库构建 10

60234.2.1数据仓库设计原则 10

310144.2.2数据集成与清洗 10

229004.2.3数据仓库的实时更新 10

161164.3数据管理策略 10

310804.3.1数据分类与归档 10

201324.3.2数据安全与隐私保护 10

125044.3.3数据生命周期管理 10

21878第5章物流仓储数据分析与挖掘 10

294695.1数据挖掘技术概述 10

286875.2仓储数据挖掘算法 11

200235.2.1分类算法 11

288545.2.2聚类算法 11

242005.2.3预测算法 11

124345.2.4关联规则分析 11

219235.3仓储关键指标分析 11

30225.3.1库存周转率 11

216065.3.2订单履行率 12

265635.3.3仓储空间利用率 12

68935.3.4人力资源利用率 12

234555.3.5设备利用率 12

25895第6章仓储优化策略与方法 12

59256.1仓储优化目标与原则 12

166636.1.1优化目标 12

164986.1.2优化原则 12

215026.2空间布局优化 12

22896.2.1空间布局设计原则 13

281686.2.2基于大数据的空间布局优化方法 13

314556.3库存管理优化 13

21006.3.1库存管理策略 13

194786.3.2基于大数据的库存管理优化方法 13

262436.4作业流程优化 13

102236.4.1作业流程优化原则 13

104336.4.2