《物流大数据分析》课程标准

《物流大数据分析》课程标准

一、课程信息

表1课程信息表

课程名称物流大数据分析开课系部物流管理系

课程代码考核性质考试课

课程类型专业拓展课学分2

仓储与配送管理、智慧储配运营、智能物流与供应链管理、物流系统规划与

前导课程

设计

后续课程毕业考核

□理论课口实践课

总学时30课程类型

口理论+实践0教学做一体化

适用专业现代物流管理专业

二、课程性质与任务

（一）课程性质

本课程是现代物流管理专业拓展课程，课程在于培养学生在物流专业知识基础上运用

数据思维进行数据挖掘分析并决策创新的能力，其目的在于培养学生的大数据分析能力，

助力学生成为数据科学时代最需要的高素质管理类人才。课程围绕物流领域的仓储运配问

题，基于企业真实数据，融合大数据分析与挖掘方法，从企业实际需求出发设计教学案例。

诛程资源结构严密、内容新颖，逻辑清晰，强调实践，通过在线学习，交流答疑、单元测

试等多种方式，调动学员的学力积极性和主动性，帮助学员强化专业知识，培养数据思维，

提升分析决策能力，同时也能满足专业教学改革的需要。

（-）课程任务

《物流大数据分析》课程积极响应《“十四五”现代物流发展规划》《XX省商贸物流

高质量发展专项行动计划工作方案（2021—2025年）》等未来国家、省域物流产业高质量

发展对具有数字能力的物流项目实施人才的需要，主要工作任务包括熟悉企业中真实的不

同类型的物流数据和现行的物流产业大数据平台；通过物流大数据计算分析，检测仓储数

据中的“异常值”，实现最优物流路线预测和成本控制等；通过物流大数据安全分析，为

物联网、快递信息安全等报价护航，避免个人信息泄露，实现物流大数据安全。

三、课程目标与要求

通过《物流大数据分析》课程的实践与学习，学牛.熟悉对菜鸟物流云、顺丰数据灯塔、

京东物流云等物流大数据平台，并对物流数据“异常值”、成本控制、最优路线等基本概

念、理论和方法进行仿真实践，并掌握其算法设计的基本原则、步骤和方法。具体应达到

以下目标：

（一）素质目标

1.坚定拥护中国共产党的领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会

主义思想指引下，践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感；

2.崇尚宪法、遵纪守法、崇德向善、诚实守信、尊重生命、热爱劳动，履行道德准

则和行为规范，具有社会责任感和社会参与意识；

3.具有爱岗敬业、吃苦耐劳、踏实肯干的职业精神，具有很强的时间观念、劳动纪

律、质量意识、责任意识和克服意识，具有逻辑严谨性和科学精神；

4.具备独立的方案策划及提案能力，具备较强的演讲沟通能力和团队协作能力，需

要和设计团队、施工团队、销售团队等进行紧密的协调和沟通，具备一定的抗压能力；

5.具有创新思维，需要不断地思考和探索物流中心的先进技术和新模式，结合实际

情况进行创新，达到提高物流效率和能力的目的。

6.思维敏捷，有良好的文档处理能力，具有良好的沟通协调能力、分析能力和解决

同题能力。

（二）知识目标

1.熟练掌握物流大数据的概念、类型和划分方法。

2.熟悉包括菜鸟物流云、顺丰数据灯塔、京东物流云等物流大数据平台。

3.掌握“异常值”检测、成本控制、最优路线预测、四点分布选址等物流大数据的

计算，提高数据分析能力。

4.熟练掌握物流大数据安全的概念、方法，认识物流大数据安全的重要性，提高保

护用户数据安全的能力。

5.掌握对仓储中的进货、入库、储存、盘点、拣货和分货等作业数据进行深入挖掘

分析。

6.能够熟练完成常规数据分析报告的撰写等工作。

（三）能力目标

1.具有较强的逻辑分析能力以及跨部门沟通能力；

2.具备较强的数据指标分类、整理能力，以及创新数据指标的能力；

3.掌握Excel数据处理二具、SQL常用语句及可编程语言Python>R,具备综合数

据分析能力和较强的发现问题、解决问题的能力；

4.具备良好的数据安全意识，认真细致的数据监控工作态度，以及较强的异常数据

判断能力；

5.具备较强的文字表达能力、沟通能力以及系统化思维能力；

6.具有良好的异常数据洞察力和较强的发现、分析、解决问题的能力。

四、课程结构与内容

（一）职业能力与课程内容

表2课程内容对应职业能力

课程内容职业能力分析支撑能力的知识技能

对物流大数据有比较清认识物流和大数据；应用的几个方面；4，/

1.绪论

晰的认知特征：未来的发展方向c

掌握了解现行的物流产通过了解三个平台，分析其中的优势和劣

2.物流产业大数据

业平台：菜鸟物流云；顺势

平台

风数据灯塔：京东物流云

掌握物流公式计算，掌握“异常值”检测；成本控制；最优路线预

3.物流大数据计算一种数据分析软件测；四点分布选址；介绍一种物流数据软

件用法

4.物流数据的前世传统物流数据；现代物流熟练应用传统方式；智能方式

今生数据对比，分析能力

5.物流大数据类型掌握从内容、组成结构、熟练运用不同类型数据并进行分析

获取方式等方面划分的

类型

6.物流大数据安全掌握物流网安全、快递信避免个人信息泄露；做好危险物品安全保

息安全、危险品物流安全护

知识

7.行业前景就业方向、就业现状行业前景，就业方向

（二）课程结构与学时安排

表3课程结构与学时安排

模块任务学习内容学时

对物流大数据有比较清晰的认知认识物流和大数据；应用的儿

1.绪论个方面；4V特征；未来的发展5

方向。

掌握了解现行的物流产业平台：通过了解三个平台，分析其中

2.物流产业大

菜鸟物流云；顺风数据灯塔；京的优势和劣势4

数据平台

东物流云

掌握物流公式计算，掌握一种数“异常值”检测；成本控制；

3.物流大数据据分析软件最优路线预测；四点分布选

5

计算址；介绍-•种物流数据软件用

法

4.物流数据的传统物流数据；现代物流数据对熟练应用传统方式；智能方式

3

前世今生比，分析能力

5.物流大数据掌握从内容、组成结构、获取方熟练运用不同类型数据并进

8

类型式等方面划分的类型行分析

6.物流大数据掌握物流网安全、快递信息安全、避免个人信息泄露；做好危险

3

安全危险品物流安全知识物品安全保护

7.行业前景就业方向、就业现状行业前景，就业方向2

五、学生考核与评价

构建“五元二维三阶”评价体系。以学生为中心，山任课教师、辅导员、企业导师、

班级同学、学生本身等五元参与，分别从职业技能目标维度以及综合素养提升维度等两个

维度对学生成绩进行评价，评价过程由任务过程性评价、项目实践结果评价和个体能力增

值评价等三个阶段成绩构成。

依托智慧职教、学习通评价平台、物流场景规划仿真平台等，实时监测记录学生在自

主学习、协作活动、成果展示、应用拓展等各个任务环节的学习进度、参与程度与学习效

果。从资料收集、需求分析、空间利用分析、设施规划、设备选型、安全规划、技术选型、

经济评估、方案优化、仿真运营等方面进行项目实践结果职业技能评价。最后，通过学生

进行场地自主运维、参加社会服务、参与技能大赛、参与可所创新项目、参加1+X考试笔

情况进行个体能力增值评价。

表4课程考核评价体系

考核构

成分项占

考核项目考核内容评价主体评价维度

(总分比

占比)

职业技能十

课前20%学习进度、课前测试教师

任务过综合素养

程性评教师、学生、职业技能+

课中50%出勤、协作活动、测试

价同学综合素养

(50%)教师、企业导职业技能+

课后30%作业、拓展

师、辅导员综合素养

项目实仓储选址方根据在对应任务中的完教师、企业导职业技能+

50%

践结果案成情况计分师综合素养

评价物流配送方根据在对应任务中的完教师、企业导职业技能+

50%

(40%)案成情况计分师综合素养

根据实训室7S管理运教师、辅导员、

自主运维综合素养

行情况计分同学、学生

参与社会服根据参加社会服务情况教师、辅导员、职业技能+

务计分同学、学生综合素养

个体能根据是否积极参与技能

参与技能大教师、辅导员、职业技能+

力增值大赛遴选或是否被选上

赛100%同学、学生综合素养

评价分别计分

(10%)根据参与教师的科研项教师、辅导员、

参与科研项职业技能+

F1、专利撰写等情况计企业导师、同

目综合素养

分学、学生

通过物流管根据1+X考试结果进行职业技能+

教师

理1+X考试或记分综合素养

物流仓储人

数据分析1+X

考试

六、教学实施与保障

（-）教室基本要求

本课程的教室应具备多媒体功能，可至少容纳50名学生。同时具备会议直播系统，

可满足线上线下同时授课。

（二）校内外实践教学条件要求

L校内实践教学条件：

安装《ITP物流系统规划与设计实训平台》的机房，计算机数量应不少于教学班人

数；

VR体验设备。

2.校外实践教学条件

如校外实践基地为物流企业，需要该企业物流设施设备齐全，库内作业流程规范合

理，管理理念先进；

如校外实践基地为物流设备生产制造企业，需该企业技术先进，生产工艺科学，可

安排学生进入物流设备销售前端设计，或项目实施岗位实践。

（三）教学相关基本要求

1.教材

本课程在授课过程中应使用《物流大数据分析与挖掘》进行教学C

2.网络资源建设

本课程建有精品在线开放课程，是省级教学资源库（现代物流管理专业）的课程。同

时课程知识体系的学习可延伸至资源库内《仓储与配送管理》（国家级精品在线开放课程）

和《物流系统规划与设计》等两门课程。

3.其他学习资源

表5其他学习资源

序号内容备注

北京交通大学

《大数据与智慧物流》

出版社

《物流术语》（GB/T18354—2021）。国家行业标准

《企业物流成本构成与计算》(GB/T20523—2006)0

《仓储从业人员职业资质》(GB/T21070-2007)0

《仓储服务质量要求》(GB/T21071—2007)0

《通用仓库等级》(GB/T21072—2021)0

《汽车、挂车及汽车列车外廓尺寸、轴荷及质量限值》

(GB1589—2016)。

《物流中心作业通用规范》(GB/T22126—2008)0

《计算机软件质量保证计划规范》(GB/T12504—90)0

《物流设施设备的选用参数要求》(GB/T39660—2020)。

《通用仓库及库区规划设计参数》(GB/T28581—2021)o

《建筑设计防火规范》(GB50016—2018)0

《物流管理职业技能等级标准》(中级)职业技能等级

《智能仓储大数据分析职业技能等级标准》(中级)标准

5.师资建议

为保证教学效果，任课教师需首先成为物流大数据分析软件操作的“熟手”：采取适

当的教学方法和信息化教学技术手段，招完整行动模型有机融入R常教学。

6.教学方法建议

课程整体采取线上线下混合式教学模式，遵循建构主义学习理论，打造“i—PDCA”

循环教学模型，引导学生以行动为导向，达到提升综合耿业能力的目标。

七、授课进程与安排

教学持续15周，周学时2,2学时连续安排。

教学目标学时

周次课次

内容

认识物流和大数据；

第1周1.1.绪论2

应用的几个方面

第2周4v特征：

2.1.结论2

未来的发展方向

第3周1.绪论大数据意义：

3.2.物流产业大数据平菜鸟物流云2

台

2.物流产业人数据平顺风数据灯塔；

第4周4.2

台京东物流云

2.物流产业大数据平三者对比；

台“异常值”检测；成本控制；最优路

第5周5.2

3.物流大数据计算线预测；四点分布选址；介绍一种物

流数据软件用法

第6周6.3.物流大数据计算成本控制；最优珞线预测2

第7周四点分布选址；介绍一种物流数据软

7.3.物流大数据计算2

件用法

4.物流数据的前世今传统模式；

第8周8.