电商行业大数据驱动仓储优化策略.doc

电商行业大数据驱动仓储优化策略

TOC\o1-2\h\u136第1章引言 3

131121.1研究背景与意义 3

132151.2研究内容与方法 3

24693第2章电商仓储概述 4

106262.1电商仓储的发展历程 4

47632.2电商仓储的特点与挑战 4

127372.2.1特点 4

39522.2.2挑战 5

96482.3大数据在电商仓储中的应用 5

29429第3章大数据技术概述 5

167153.1大数据概念与架构 5

167143.1.1大数据概念 5

61363.1.2大数据架构 5

22723.2大数据处理技术 6

113913.2.1分布式计算与存储技术 6

79543.2.2数据挖掘与机器学习技术 6

117043.2.3数据分析与可视化技术 6

47563.3大数据在各行业的应用案例 6

96673.3.1零售行业 6

26573.3.2金融行业 6

60723.3.3医疗行业 6

156283.3.4制造行业 6

102993.3.5电商行业 7

19356第4章仓储大数据获取与处理 7

39334.1仓储数据来源与类型 7

257004.1.1数据来源 7

180774.1.2数据类型 7

300674.2仓储数据采集与存储 7

153914.2.1数据采集 7

131904.2.2数据存储 7

236174.3仓储数据预处理与清洗 8

86214.3.1数据预处理 8

33884.3.2数据清洗 8

26373第5章仓储优化策略分析 8

216245.1仓储布局优化 8

274325.1.1空间利用优化 8

234705.1.2流程优化 8

141535.1.3仓储自动化 8

317755.2库存管理优化 9

187155.2.1精细化库存管理 9

267155.2.2预测与补货策略 9

117575.2.3库存周转优化 9

44685.3分拣与配送优化 9

121915.3.1分拣策略优化 9

27015.3.2分拣设备优化 9

272375.3.3配送路径优化 9

15765.3.4配送时效性提升 9

6510第6章基于大数据的仓储需求预测 9

88656.1需求预测方法概述 9

66286.2时间序列分析 10

101656.2.1自回归模型（AR） 10

242986.2.2移动平均模型（MA） 10

94756.2.3自回归移动平均模型（ARMA） 10

98526.2.4季节性分解的自回归移动平均模型（SARIMA） 10

86896.3机器学习与深度学习在需求预测中的应用 10

323536.3.1线性回归 10

208266.3.2决策树 11

249686.3.3随机森林 11

40676.3.4神经网络 11

147356.3.5深度学习 11

27135第7章基于大数据的仓储库存优化 11

115917.1库存管理策略概述 11

37987.1.1库存管理基本概念 11

113647.1.2库存管理目标 12

326927.1.3库存管理方法 12

270817.2安全库存与补货策略 12

19657.2.1安全库存设定 12

166487.2.2补货策略选择 13

96197.3多级库存优化 13

105117.3.1多级库存优化策略 13

88227.3.2多级库存协同管理 13

9501第8章基于大数据的仓储物流优化 13

85168.1物流路径优化 13

282708.1.1货物运输路径规划 14

62108.1.2路径优化算法 14

92848.1.3路径优化实践 14

275078.2车辆调度与装载优化 14

320528.2.1车辆调度策略 14

223238.2.2装载优化方法 14

30428.2.3车辆调度与装载优化实践 14

52498.3末端配送优化 14

313748.3.1末端配送模式 14

114788.3.2末端配送路径规划 14

317808.3.3末端配送效率提升 14