供应链数据分析

高职大二第二学期

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课程概述

《供应链数据分析》是商务数据分析与应用专业的专业课程，面向高职大二第二学期学生开设。本课程旨在帮助学生运用数据分析技术解决供应链管理中的实际问题，提高供应链管理的效率和效益。

课程内容包括供应链管理基础、需求预测、库存优化、物流路径规划、供应商管理等方面的数据分析技术。通过本课程的学习，学生将能够运用数据分析工具和方法，为供应链决策提供科学依据。

学习目标

知识目标

  • 掌握供应链管理的基本概念和原理
  • 理解供应链数据分析的方法和技术
  • 熟悉需求预测、库存优化等供应链核心环节的分析方法
  • 了解供应链风险管理和绩效评估的数据分析方法

能力目标

  • 能够运用数据分析技术进行需求预测
  • 能够进行库存优化分析
  • 能够分析物流路径优化问题
  • 能够评估供应商绩效并进行供应商选择

课程大纲

第1周：供应链管理概述

  • 供应链管理的概念和重要性
  • 供应链的结构和流程
  • 供应链数据分析的作用和意义
  • 供应链数据分析的方法和工具
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第2-3周：需求预测分析

  • 需求预测的概念和重要性
  • 时间序列分析方法
  • 回归分析方法
  • 需求预测的评估指标
  • 实践：使用Python进行需求预测
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第4-5周：库存优化分析

  • 库存管理的基本概念
  • 库存成本分析
  • 经济订货批量模型
  • 安全库存计算
  • 实践：库存优化分析
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第6-7周：物流路径优化

  • 物流路径优化的概念和重要性
  • 最短路径算法
  • 车辆路径问题
  • 物流网络设计
  • 实践：物流路径优化分析
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第8-9周：供应商管理分析

  • 供应商管理的基本概念
  • 供应商绩效评估指标
  • 供应商选择方法
  • 供应商关系管理
  • 实践：供应商绩效评估
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第10-11周：供应链风险管理

  • 供应链风险的概念和类型
  • 风险评估方法
  • 风险缓解策略
  • 供应链弹性分析
  • 实践：供应链风险分析
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第12-13周：供应链绩效评估

  • 供应链绩效评估的概念和重要性
  • 绩效评估指标体系
  • 平衡计分卡方法
  • 供应链绩效分析工具
  • 实践：供应链绩效评估
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第14周：供应链数据分析实战

  • 供应链数据分析案例分析
  • 综合项目实践
  • 项目展示与评价

第15周：课程总结与考核

  • 课程内容总结
  • 供应链数据分析工具推荐
  • 课程考核

评估方式

平时成绩 (40%)

包括课堂参与、作业完成情况、实验报告等

实验项目 (30%)

供应链数据分析实验和小型项目

期末考核 (30%)

供应链数据分析综合项目

在线互动学习

欢迎进入供应链数据分析互动学习平台！这里提供7个核心知识点的详细讲解，每个知识点都包含代码示例和在线运行功能，涵盖供应链基础、需求预测、库存管理、物流优化等核心内容，让你边学边练，快速掌握供应链数据分析技能。

知识点讲解

7个核心知识点详细解析

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第1节
供应链基础
第2节
需求预测
第3节
库存管理
第4节
物流优化
第5节
供应商评估
第6节
成本分析
第7节
绩效评估
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课程练习

为了帮助你巩固所学的供应链数据分析知识，我们提供了丰富的练习题，包括编程题、案例分析题等。通过这些练习，你可以提高解决实际供应链问题的能力。

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参考资料

推荐教材

  • 《供应链管理》，马士华，机械工业出版社
  • 《供应链数据分析》，刘刚，人民邮电出版社
  • 《物流与供应链管理》，唐纳德·沃特斯，电子工业出版社

参考网站

联系方式

邮箱

lina.zheng@gdpt.edu.cn

电话

0756-1234567

地址

广东省珠海市金湾区广东科学技术职业学院