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| 內容簡介： |
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本书主要讲述物流大数据的理论、实践案例、相关软件实操与应用等。本书以大数据理论为基础，结合物流与供应链管理的相关知识，运用数据分析、数据挖掘及数据可视化软件，以案例分析及实操的形式对物流大数据的应用予以形象、具体的分析，帮助学生综合运用物流与供应链管理的知识与原理，提升数据分析能力和逻辑思维能力；锻炼学生运用创新性数据思维提出并解决物流与供应链管理领域实际问题的能力；帮助学生对相应的物流与供应链方案进行数据分析，形成创新设计的思维习惯，获得独立解决物流与供应链管理领域相关问题的能力。
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| 關於作者： |
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黄音，工学博士，主要学术兼职有：湖南省系统工程与管理学会物流与供应链管理专业委员会副秘书长；湖南省运筹学会会员；中国物流学会会员。近年来主持国家自然科学基金2项，主持湖南省哲学社会科学基金、湖南省自然科学基金。发表论文30余篇，其中近5年在SCI、EI、CSSCI、CSCD来源期刊上发表教学科研论文20余篇。出版专著2部（全国百佳图书出版单位）。
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| 目錄：
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目录章 物流大数据关键技术与应用1学习目的11.1 大数据技术的概念与特点1案例1-141.2 大数据的关键技术及价值51.2.1 大数据采集51.2.2 大数据存储与管理61.2.3 大数据计算模式与系统91.2.4 大数据分析与挖掘10案例1-2121.3 大数据在物流与供应链中的应用131.3.1 大数据在物流中的应用131.3.2 大数据在供应链中的应用16案例1-322本章小节24关键概念24思考题24参考答案24第二章 物流大数据与人工智能26学习目的262.1 人工智能技术概述26案例2-1282.2 人工智能技术在物流大数据中的应用302.2.1 基于人工智能技术的供应商管理302.2.2 基于人工智能技术的仓储管理312.2.3 基于人工智能技术的运输管理322.2.4 基于人工智能技术的配送管理322.2.5 基于人工智能技术的客户管理33案例2-2342.3 人工智能在供应链大数据中的应用352.3.1 基于人工智能的供应链需求预测352.3.2 基于人工智能的图像识别362.3.3 基于人工智能的仓储作业规划372.3.4 基于人工智能的仓配网络及路由规划382.3.5 基于人工智能的销配送392.3.6 基于人工智能的运营规则管理39案例2-340本章小结43关键概念43思考题43参考答案43第三章 物流大数据与云计算45学习目的453.1 云计算概述453.1.1 云计算的概念与特点453.1.2 云计算的框架结构及作用473.1.3 云计算的关键技术49案例3-1513.2 云计算在物流大数据中的应用523.2.1 云计算平台523.2.2 云物流及其特点533.2.3 云物流的应用54案例3-2553.3 云计算在供应链管理大数据中的应用56案例3-359本章小结61关键概念61思考题62参考答案62第四章 物流大数据与区块链64学习目的644.1 区块链概述644.1.1 区块链定义644.1.2 区块链类型644.1.3 区块链特点654.1.4 区块链核心技术66案例4-1684.2 区块链在物流大数据中的应用704.2.1 区块链在物流大数据的应用场景704.2.2 区块链在物流大数据应用的发展瓶颈71案例4-2714.3 区块链在供应链管理大数据中的应用724.3.1 区块链在供应链管理大数据的作用724.3.2 区块链在供应链管理大数据的应用744.3.3 区块链在供应链管理大数据应用中的阻碍75案例4-376本章小结76关键概念77思考题77参考答案77第五章 物流大数据与数字孪生79学习目的795.1 数字孪生概述795.1.1 数字孪生定义795.1.2 数字孪生技术价值体现及意义805.1.3 数字孪生技术体系825.1.4 数字孪生核心技术845.1.5 数字孪生与智能制造86案例5-1885.2 数字孪生技术在物流大数据中的应用885.2.1 数字孪生技术在仓储环节中的应用895.2.2 数字孪生技术在配送环节中的应用915.2.3 数字孪生技术在包装环节中的应用92案例5-2945.3 数字孪生技术在供应链管理大数据中的应用955.3.1 数字孪生技术在供应链管理大数据中的作用955.3.3 数字孪生技术在供应链管理大数据的具体应用965.3.3 数字孪生技术在供应链管理大数据应用的阻碍96案例5-397本章小结99关键概念99思考题99参考答案99第六章 物流大数据与复杂网络101学习目的1016.1 复杂网络概述1016.1.1 复杂网络的定义1016.1.2 复杂网络的特性1016.1.3 复杂网络常用分析指标104案例6-11066.2 复杂网络在物流大数据中的应用1086.2.1 复杂网络在物流规划中的应用1086.2.2 复杂网络在应急物流中的应用1086.2.3 复杂网络在快递配送网络中的应用109案例6-21106.3 复杂网络在供应链管理大数据中的应用1116.3.1复杂网络在供应链风险管理中的应用1116.3.2 复杂网络在供应链网络优化中的应用1126.3.3 复杂网络在供应链博弈中的应用113案例6-3113本章小结114关键概念114思考题115参考答案115第七章 物流大数据爬取1177.1 大数据采集与爬取概述1177.1.1 ROBOTS协议1177.1.2 Request与Response1197.1.3 网页内容形式1207.1.4 数据存储1217.2 大数据爬取软件介绍1227.2.1 八爪鱼采集器1227.2.2 FME（Feature Manipulate Engine）1237.2.3 Python爬虫1247.2.4 应用与实操：货运平台大数据爬取125第八章 物流大数据可视化1308.1 大数据可视化1308.1.1 数据可视化的定义1308.1.2 物流大数据可视化1318.2 Echarts1318.2.1 软件介绍1318.2.2 Echarts介绍1328.2.3 应用与实操：基于Echarts的江苏省货运量分析1368.3 Gephi1518.3.1 软件介绍1518.3.2 知识点讲解1528.3.3 应用与实操：货运需求网络大数据分析157第九章 物流大数据文本挖掘1619.1 大数据文本挖掘1619.1.1 大数据文本挖掘定义1619.1.2 大数据文本挖掘步骤1619.1.3 大数据文本挖掘方法1629.2 大数据文本挖掘在物流与供应链管理中的应用1659.2.1 物流与供应链客户偏好分析1659.2.2 物流与供应链产品服务的定价与研发改良1659.2.3 物流与供应链需求预测1669.2.4 物流与供应链客户关系管理1669.3 Citespace1679.3.1 软件介绍1679.3.2 CiteSpace相关概念解析1679.3.3 应用与实操：基于CNKI的知识供应链研究热点分析1749.4 Nvivo1809.4.1 软件介绍1809.4.2 Nvivo相关概念解析1819.4.3 应用与实操：基于文本挖掘的电商扶贫路径190
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