配套资源:电子课件、习题答案、电子教案、教学大纲
本书特色:
1)注重内容的体系性,构建了完备的供应链大数据知识体系,包括供应链大数据平台、供应链大数据基本方法,大数据分析在销售、采购、生产制造、物流和供应链金融中的应用,以及供应链大数据的运营。
2)注重理论和实践的结合性,深入相关供应链企业进行充分调研,引入大量案例和实例,构建体现企业应用和研发的最新供应链大数据理论、方法和体系。
3)注重人才培养的目标性,详述供应链各典型环节中的大数据分析应用方案、原理,加强实践应用指导,培养学生数据思维和利用大数据统计工具、数据挖掘和机器挖掘算法等“发现业务问题→选择业务数据→处理业务数据→解决业务问题”的数据应用能力。
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本书详细介绍了供应链大数据的理论、方法及相关应用,包括供应链大数据概述、供应链大数据平台、供应链大数据分析基本方法、销售大数据、采购大数据、生产制造大数据、物流大数据、金融大数据、供应链大数据运营等内容,全书内容较为完整,章节结构比较合理,基本覆盖了供应链大数据理论体系的各个方面。 本书针对供应链人才培养的知识需求,结合行业应用介绍大数据分析在供应链各个环节的具体应用,详述典型环节中的大数据分析应用方案、原理,可以培养学生的数据思维和数据应用能力。
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1)注重内容的体系性,构建了完备的供应链大数据知识体系,包括供应链大数据平台、供应链大数据基本方法,大数据分析在销售、采购、生产制造、物流和供应链金融中的应用,以及供应链大数据的运营。
2)注重理论和实践的结合性,深入相关供应链企业进行充分调研,引入大量案例和实例,构建体现企业应用和研发的最新供应链大数据理论、方法和体系。
3)注重人才培养的目标性,详述供应链各典型环节中的大数据分析应用方案、原理,加强实践应用指导,培养学生数据思维和利用大数据统计工具、数据挖掘和机器挖掘算法等“发现业务问题→选择业务数据→处理业务数据→解决业务问题”的数据应用能力。
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本书详细介绍了供应链大数据的理论、方法及相关应用,包括供应链大数据概述、供应链大数据平台、供应链大数据分析基本方法、销售大数据、采购大数据、生产制造大数据、物流大数据、金融大数据、供应链大数据运营等内容,全书内容较为完整,章节结构比较合理,基本覆盖了供应链大数据理论体系的各个方面。 本书针对供应链人才培养的知识需求,结合行业应用介绍大数据分析在供应链各个环节的具体应用,详述典型环节中的大数据分析应用方案、原理,可以培养学生的数据思维和数据应用能力。
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