供应链数据分析

高职大二第二学期

先修课程：Python基础、数据分析技术

课程大纲

课程介绍

《供应链数据分析》是商务数据分析与应用专业的专业课程，旨在培养学生掌握供应链数据分析的方法和技术， 能够运用数据分析技术优化供应链管理。课程内容包括供应链管理基础、供应链数据采集、 供应链数据分析方法、供应链优化等核心概念和技术。

课程目标

  • 掌握供应链管理的基本概念和流程
  • 熟悉供应链数据的来源和类型
  • 掌握供应链数据分析的方法和工具
  • 能够运用数据分析技术优化供应链管理
  • 了解供应链风险管理和决策支持
  • 能够解决实际供应链管理中的问题

课程内容

第1章 供应链管理概述

  • 1.1 供应链的概念和特点
  • 1.2 供应链管理的目标和挑战
  • 1.3 供应链管理的发展趋势
  • 1.4 供应链管理的关键指标

第2章 供应链数据管理

  • 2.1 供应链数据的类型和来源
  • 2.2 供应链数据的采集方法
  • 2.3 供应链数据的存储和管理
  • 2.4 供应链数据的质量控制

第3章 供应链数据分析方法

  • 3.1 描述性分析方法
  • 3.2 预测性分析方法
  • 3.3 规范性分析方法
  • 3.4 供应链网络分析
  • 3.5 供应链风险分析

第4章 供应链优化技术

  • 4.1 库存优化
  • 4.2 运输路径优化
  • 4.3 生产计划优化
  • 4.4 供应商选择与管理
  • 4.5 供应链协同优化

第5章 供应链数据分析工具

  • 5.1 Excel在供应链分析中的应用
  • 5.2 Python在供应链分析中的应用
  • 5.3 专业供应链分析软件
  • 5.4 供应链可视化工具
  • 5.5 供应链分析工具的综合应用

第6章 供应链数据分析案例

  • 6.1 制造业供应链分析案例
  • 6.2 零售业供应链分析案例
  • 6.3 电商平台供应链分析案例
  • 6.4 物流企业供应链分析案例
  • 6.5 综合供应链优化案例

教学方法

  • 理论讲解：供应链管理和数据分析的基本概念
  • 案例分析：实际供应链数据分析案例
  • 实践操作：使用工具进行供应链数据分析
  • 小组讨论：分析和解决供应链管理问题
  • 项目实践：完成综合性供应链分析项目

考核方式

  • 平时成绩：30%（考勤、作业、课堂表现）
  • 实验成绩：30%（实验报告、实践操作）
  • 期末考试：40%（理论考试+案例分析）

学习资源

推荐书籍

  • 《供应链管理：战略、规划与运营》

    Sunil Chopra 著

  • 《供应链数据分析》

    王微 著

  • 《物流与供应链管理》

    唐纳德·沃特斯 著

  • 《供应链优化与决策》

    陈剑 著

在线资源

  • SCOR模型官网

    https://www.supply-chain.org/

  • MIT供应链管理中心

    https://scm.mit.edu/

  • 供应链管理协会

    https://www.cscmp.org/

  • Kaggle供应链数据集

    https://www.kaggle.com/datasets?search=supply+chain