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基于大数据的供应链风险预警与优化管理方案

TOC\o1-2\h\u32455第1章引言 3

242171.1研究背景 3

74391.2研究目的与意义 4

19471.3研究方法与结构安排 4

22308第2章：综述国内外相关研究，梳理供应链风险管理与大数据技术的研究现状； 4

30767第3章：构建供应链风险预警指标体系，并提出基于大数据的风险预警模型； 4

28297第4章：设计供应链优化管理策略，并提出实施措施； 4

9659第5章：实证分析，验证所提方案的有效性； 4

32079第6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。 4

23367第2章大数据与供应链风险管理概述 4

160512.1大数据概念与技术架构 5

230772.1.1大数据概念 5

157752.1.2技术架构 5

74062.2供应链风险管理的发展与挑战 5

82522.2.1发展历程 5

141642.2.2挑战 5

166252.3大数据在供应链风险管理中的应用 5

249882.3.1数据采集与分析 5

21822.3.2风险预测与预警 5

298782.3.3供应链优化与决策支持 6

231142.3.4协同与协作 6

1105第3章供应链风险识别与评估 6

108533.1供应链风险识别 6

282563.1.1供应链风险来源分析 6

224623.1.2供应链风险识别方法 6

132843.2供应链风险评估方法 7

281953.2.1定性评估方法 7

197123.2.2定量评估方法 7

231843.3基于大数据的供应链风险评估 7

313843.3.1大数据技术在供应链风险评估中的应用 7

109513.3.2基于大数据的供应链风险评估模型 7

27155第4章供应链风险预警体系构建 8

313864.1风险预警体系设计原则 8

255854.1.1系统性原则 8

11744.1.2动态性原则 8

174964.1.3可操作性原则 8

145754.1.4预防性原则 8

135104.2风险预警指标体系 8

53394.2.1供应商风险指标 8

62764.2.2运输风险指标 8

14724.2.3库存风险指标 8

270304.2.4市场风险指标 9

161004.3基于大数据的风险预警模型 9

292394.3.1数据采集与预处理 9

239324.3.2风险预警指标权重确定 9

284484.3.3风险预警模型构建 9

220934.3.4风险预警模型验证与优化 9

187354.3.5风险预警结果输出 9

16699第5章数据采集与预处理 9

187335.1数据来源与采集方法 9

313615.1.1内部数据 9

324445.1.2外部数据 10

36775.1.3采集方法 10

70895.2数据预处理技术 10

193255.2.1数据整合 10

203395.2.2数据抽样 10

310865.2.3数据归一化 10

189625.3数据清洗与转换 10

235115.3.1数据清洗 10

33675.3.2数据转换 11

12365第6章大数据分析方法与应用 11

83926.1数据挖掘技术 11

10236.1.1关联规则挖掘 11

135896.1.2聚类分析 11

265106.1.3时间序列分析 11

156546.2机器学习算法 11

314306.2.1决策树 11

139196.2.2支持向量机 12

223006.2.3随机森林 12

101036.3深度学习在供应链风险管理中的应用 12

319326.3.1卷积神经网络 12

271716.3.2循环神经网络 12

213256.3.3长短期记忆网络 12

24350第7章供应链风险预警与优化策略 12

49737.1风险预警阈值设定 12

97737.1.1预警指标体系构建 12

312547.1.2预警阈值确定方法 13

185127.1.3预警阈值应用与调整 13

298117.2风险应对策略