供应链大数据分析与应用 课件 项目四：供应链大数据分析

项目四供应链大数据分析CONTENTS目录01

供应链大数据分析概述02

供应链大数据分析的意义03

大数据分析的特点04

供应链数据分析常见指标05

供应链数据分析常见方法供应链大数据分析概述01供应链大数据分析的概念

背景全球化与互联网化推动数据爆发式增长，传统管理方式难以应对，政策支持下大数据分析成为解决方案

定义利用大数据技术对供应链数据进行收集、处理、分析和应用，优化管理、提升效率、降低成本

数据特点数据来源广泛（企业内部、供应商、客户等），类型多样（结构化、非结构化、时序数据）供应链大数据分析领域发展现状政策支持中国政府推动制造业转型升级，加强供应链管理和智能化改造，提供政策支持市场需求企业重视供应链优化，对供应链大数据分析师需求增长，人才缺口大人才培养高职院校加强相关人才培养，2022年起开展1+X供应链数据分析职业技能等级证书考试供应链大数据分析的意义02提高供应链运营效率

01决策与需求能力提升大数据分析提高决策准确性和需求预测能力，优化资源配置，促进各环节合作

02案例：快递行业大数据与物流仓储结合，整合物流与客户信息，提高物流与货物信息匹配度，提升快递速度

03成本控制企业根据分析结果调整方向、优化资源，降低运营成本，如金融机构通过交易数据融资，节约成本降低供应链风险

风险管理过程供应链风险管理包括事前、事中、事后管理，大数据可应用于各环节

风险预测与管控大数据整合内外部数据，增强事前预测能力；实时分析数据，加强事中管控；协助事后找出风险根源助力供应链创新发展

思维转变大数据改变生产生活方式，催生创新变革，提升企业创新能力

业务创新帮助企业打破发展瓶颈，解决业务难题，挖掘潜在商业机会，实现方法创新大数据分析的特点03大数据与传统数据分析的区别

分析对象传统分析关注宏观整体，大数据分析微观个体，实现个性化需求

方法与标准传统分析方法成熟、标准明确，大数据挖掘无固定方法，缺乏统一标准

数据来源传统数据来自阶段性评估，存在系统误差；大数据来自过程性记录，误差较小

人才与设备传统分析人才易获取，大数据挖掘需数学或计算机领域专业人才，设备要求高大数据与传统DW分析的区别数据处理传统数据仓库有精致的ETL流程，数据清洗规范；大数据针对非结构化数据，处理更具挑战性数据类型传统分析基于结构化数据和关系模型；大数据处理图片、视频等非结构化数据，难以建立正式关系分析方式传统分析是定向批处理，需完成ETL；大数据利用软件实时分析技术平台传统分析依赖昂贵硬件；大数据通过Hadoop、Spark等平台实现小案例数据分析帮服饰公司优化供应链、提升销售额和客户满意度

某服饰品牌企业数据分析师对销售系统、库存系统和采购系统的数据进行整合，采用时间序列分析销售数据预测未来一周的销量，使用聚类分析将客户进行分类，分析各类客户的购买习惯，利用关联分析找出销量较高的商品组合。通过这些数据分析，企业发现夏季T恤在周末的销量明显高于工作日，年轻女性更喜欢颜色鲜艳的服饰，而成熟女性则更偏爱素色，购买外套的客户更倾向于同时购买围巾。基于这些数据分析结论，企业调整了供应链管理策略，比如在周末增加T恤的备货量，将外套和围巾捆绑销售，以及针对不同客户群体设计不同风格的产品，这些措施有效提高了企业的销售额和客户满意度。供应链数据分析

常见指标04总量指标

概念反映一定时间、空间下的总规模或总水平，用绝对数表示，如社会物流总额

作用是计算相对指标和平均指标的基础，影响派生指标的准确性

计算方法直接计算法（计数、测量汇总）和间接推算法（利用平衡、因果关系推算）

计算原则科学确定含义和范围，统一计算口径、方法和计量单位相对指标

01概念两个相关指标的比值，反映数量对比关系，如比重、比例、速度等

02作用反映现象联系程度，使不可比数据可比，表明发展程度和结构

03计算方法同一总体内部：计划完成程度、结构、比例、动态相对指标；两个总体之间：比较、强度相对指标平均指标概念反映总体一般水平，抽象化标志值差异，如平均工资分类数值平均（算术、调和、几何平均数）和位置平均（众数、中位数）计算方法算术平均数：简单算术平均和加权算术平均；调和平均数：简单调和平均和加权调和平均；几何平均数：简单几何平均和加权几何平均变异指标概念反映总体标志值的差异程度，说明离散程度作用反映离散趋势，衡量平均数代表性，量度发展均衡性计算方法全距（极差）、平均差、方差和标准差供应链数据分析常见方法05回归方法概念

分析自变量和因变量的相关关系，建立方程，用于预报和控制，如用户满意度与产品质量的关系方程分类

按变量个数：一元回归、多元回归；按关系类型：线性回归、非线性回归预测方法概念利用统计方法对未来发展进行定量推测，回归预测是简单方法步骤确定变量建立模型相关分析计算预测误差确定预测值回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。小案例预测方法在供应链方面的应用

UPS每天要递送大量包裹，为了更好地跟踪包裹状态，UPS公司采用了商业智能平台协调企业分析来捕获和分析客户数据、运营数据和