供应链模型与优化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:黄小原

出品人:

页数:243

译者:

出版时间:2004-1

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787030137050

丛书系列:

图书标签:

• 供应链
• scm
• 供应链管理
• 供应链优化
• 数学建模
• 运筹学
• 物流管理
• 库存管理
• 生产计划
• 需求预测
• 仿真优化
• 网络优化

图书简介：数字经济时代的商业智能与决策支持 本书并非关于供应链模型与优化。 本书聚焦于一个与现代商业活动息息相关、却截然不同的领域：数字经济背景下的商业智能（Business Intelligence, BI）的构建、数据驱动的决策支持体系的搭建，以及如何利用前沿技术实现企业运营的精益化和创新。 在当前这个数据以前所未有的速度和规模被生产、积累和分析的时代，企业面临的核心挑战已不再是简单的资源配置和流程线性优化，而是如何从海量数据中提取洞察力，转化为具有前瞻性的商业战略。本书正是为了应对这一挑战而编写的，它为管理者、数据分析师以及系统架构师提供了一套系统化、可操作的框架，以构建适应未来需求的商业智能生态系统。 第一部分：商业智能的战略基石与架构设计 本部分深入探讨了商业智能在企业数字化转型中的核心地位。我们首先界定了商业智能的内涵，区分了其与传统商业分析、数据挖掘及数据科学的区别与联系。重点在于，商业智能并非仅仅是报表生成工具，而是一种战略能力，是连接原始数据与高层决策的桥梁。 章节内容涵盖： 1. 数字经济下的商业智能定位： 探讨大数据、云计算、人工智能等技术如何重塑BI的价值链。分析企业文化、组织结构对成功实施BI战略的影响，并提出如何将BI目标与企业总体战略目标（如市场份额增长、客户生命周期价值最大化等）进行深度融合。 2. BI系统架构的演进与选择： 详细剖析了从传统数据仓库（DW）到现代数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Lakehouse）架构的演变路径。重点比较了批处理、流式处理以及实时分析平台的优劣，并指导读者根据自身数据量级、分析频率和预算限制，选择最合适的架构蓝图。我们着重讨论了云原生BI解决方案的优势和实施要点。 3. 数据治理与质量管理： 强调“垃圾进，垃圾出”的原则在BI领域的极端重要性。本章系统阐述了建立有效数据治理框架的必要性，包括元数据管理、数据血缘追踪、数据安全与合规性（如GDPR、CCPA等要求）。详细介绍了数据质量维度（准确性、完整性、一致性、时效性）的量化评估方法与持续改进机制。 第二部分：数据整合、建模与分析能力的构建 在战略基石奠定之后，本书转向了构建高效、灵活的数据基础平台和应用层。本部分是技术实践的核心，旨在指导读者如何有效地收集、清洗、整合和建模企业内外部数据。 章节内容涵盖： 1. 数据采集与ETL/ELT流程优化： 详细介绍了从多源异构系统（如ERP、CRM、物联网设备、社交媒体）捕获数据的技术手段，包括API集成、数据库复制、消息队列机制等。深入探讨了现代ELT（提取、加载、转换）范式相对于传统ETL的优势，并提供了使用主流工具链（如Apache Spark、Fivetran等）构建健壮数据管道的实践案例。 2. 维度建模与事实建模的最佳实践： 侧重于星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）的设计哲学。本书提供了一套实用的指南，教导分析师如何识别关键业务流程、定义正确的粒度、设计高效的维度表和事实表，以确保分析查询的性能和业务语义的准确性。特别关注了慢变维度（SCD）的处理技术。 3. 高级分析工具与可视化呈现： 探讨了如何从描述性分析（发生了什么）跃升至诊断性（为什么发生）、预测性（将发生什么）和规范性（应该怎么做）分析。详细介绍了利用统计模型、时间序列分析和基础机器学习模型来增强BI洞察力的应用场景。同时，本书用大量篇幅讲解了数据可视化设计原则，如何创建清晰、有说服力的仪表板（Dashboards）和报告，确保关键绩效指标（KPIs）能够被业务用户迅速理解和采取行动。 第三部分：面向业务的决策支持与应用落地 BI的最终价值体现在其对业务决策的实际影响上。本部分关注如何将技术成果转化为可执行的商业价值，并建立一个持续反馈、自我优化的智能决策循环。 章节内容涵盖： 1. 客户行为分析与市场细分： 运用聚类分析、关联规则挖掘等技术，对客户数据进行深度剖析。本书展示了如何构建RFM（最近购买时间、频率、消费金额）模型，并结合地理空间数据和交易数据，实现精准的市场细分和个性化营销策略的制定。 2. 运营绩效的实时监控与预警系统： 讲解了如何设计一套能够实时监控核心运营指标（如网站转化率、库存周转天数、服务等级协议达成率）的预警系统。重点在于设定合理的阈值、设计分级的通知机制，以及集成到日常工作流中，实现从“事后报告”到“事前干预”的转变。 3. 嵌入式分析与自助服务BI： 探讨了如何将分析功能直接嵌入到业务应用软件（如CRM或SaaS平台）中，使用户无需离开日常工作界面即可获取数据洞察。同时，本书强调推广自助服务BI（Self-Service BI）的能力建设，通过提供用户友好的工具和充分的培训，赋能一线员工进行探索性分析，加速数据民主化进程。 4. BI项目的风险管理与价值衡量： 任何大型信息系统都伴随风险。本章指导读者识别实施过程中的技术风险、用户采纳风险和数据安全风险，并制定缓解措施。最后，提供了量化商业智能项目投资回报率（ROI）的成熟方法论，确保BI投入能够清晰地被业务部门认可和支持。 本书面向对象： 本书适合于企业中高层管理者、IT部门负责人、数据分析团队成员、数据架构师以及任何希望深入了解如何利用数据驱动企业增长和效率提升的专业人士。它提供的是一幅关于如何驾驭信息时代的商业全景图，而非聚焦于单一的流程优化技术。通过本书的学习，读者将掌握构建一个强大、敏捷、能够持续为企业提供竞争优势的商业智能平台的理论知识和实战技能。

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