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基于大数据的物流行业供应链优化方案

第1章物流行业大数据概述4

1.1物流行业现状4

1.1.1行业规模与增长4

1.1.2行业结构及特点4

1.1.3存在的问题与挑战4

1.2大数据在物流行业的应用4

1.2.1数据来源4

1.2.2应用场景4

1.2.3应用效果5

1.3大数据技术发展趋势5

1.3.1数据采集与处理技术5

1.3.2数据分析与挖掘技术5

1.3.3云计算与分布式技术5

1.3.4人工智能与机器学习5

第2章供应链优化理论框架5

2.1供应链优化基本概念5

2.1.1供应链的定义与构成5

2.1.2供应链优化的内涵与外延6

2.1.3供应链优化的必要性6

2.2供应链优化方法6

2.2.1数学优化方法6

2.2.2系统分析方法6

2.2.3智能优化方法6

2.2.4大数据驱动方法6

2.3供应链优化目标6

2.3.1成本优化6

2.3.2时间优化7

2.3.3服务质量优化7

2.3.4风险管理优化7

2.3.5环境友好优化7

第3章数据采集与处理7

3.1数据采集技术7

3.2数据预处理8

3.3数据存储与管理8

第四章供应链数据挖掘与分析8

4.1数据挖掘技术8

4.1.1数据挖掘概述8

4.1.2关联规则挖掘9

4.1.3聚类分析9

4.1.4分类预测9

4.2供应链数据挖掘应用9

4.2.1客户需求预测9

4.2.2供应商评价9

4.2.3商品组合策略9

4.2.4库存管理9

4.3数据可视化9

4.3.1直观展示数据分布10

4.3.2分析数据关系10

4.3.3评估模型效果10

4.3.4辅助决策10

第五章供应链需求预测10

5.1需求预测方法10

5.1.1引言10

5.1.2经验预测法10

5.1.3因子分析预测法10

5.1.4灰色预测法11

5.2时间序列分析11

5.2.1引言11

5.2.2移动平均法11

5.2.3指数平滑法11

5.2.4ARIMA模型11

5.3机器学习在需求预测中的应用11

5.3.1引言11

5.3.2线性回归模型11

5.3.3决策树模型11

5.3.4随机森林模型12

5.3.5深度学习模型12

5.3.6模型评估与优化12

第6章仓储优化12

6.1仓储布局优化12

6.1.1布局原则与策略12

6.1.2布局优化方法12

6.2库存管理优化12

6.2.1库存管理原则12

6.2.2库存管理方法13

6.3仓储作业优化13

6.3.1作业流程优化13

6.3.2作业效率提升13

6.3.3作业成本控制13

第7章运输优化13

7.1运输路线优化13

7.1.1背景及意义13

7.1.2运输路线优化方法13

7.1.3运输路线优化实施策略14

7.2运输资源配置14

7.2.1背景及意义14

7.2.2运输资源配置方法14

7.2.3运输资源配置实施策略14