供应链数据分析

高职大二第二学期 | 56学时

课程简介

《供应链数据分析》是商务数据分析与应用专业的专业课程，主要面向高职大二第二学期学生。本课程在学生已掌握数据分析技术的基础上，学习如何应用数据分析方法优化供应链流程。

课程注重理论与实践相结合，通过真实案例和项目实战，培养学生运用数据分析技术解决供应链管理问题的能力，为后续的职业发展打下坚实的基础。

先修课程

Python基础

掌握Python基本语法

数据分析技术

掌握数据分析方法

课程大纲

模块1：供应链管理基础

学时：8学时

  • 供应链管理概念与重要性
  • 供应链流程与环节
  • 供应链绩效指标
  • 供应链管理挑战

模块2：需求预测分析

学时：12学时

  • 需求预测的重要性
  • 时间序列分析方法
  • 预测模型构建与评估
  • 需求预测实战案例

模块3：库存优化

学时：12学时

  • 库存管理基础
  • 库存成本分析
  • 库存优化模型
  • 安全库存计算

模块4：物流网络分析

学时：12学时

  • 物流网络设计
  • 运输路径优化
  • 配送中心选址
  • 物流成本分析

模块5：供应链风险管理

学时：8学时

  • 供应链风险识别
  • 风险评估方法
  • 风险缓解策略
  • 供应链弹性分析

模块6：综合项目实战

学时：8学时

  • 项目选题与规划
  • 供应链数据分析实践
  • 优化方案设计
  • 项目展示与答辩

学习资源

推荐教材

《供应链管理：战略、规划与运营》

Python库

Pandas, NumPy, SciPy, NetworkX

在线教程

Coursera供应链课程

行业资源

Gartner供应链报告

课程信息

课程性质 专业核心课
总学时 56学时
学分 3.5学分
授课对象 大二第二学期
考核方式 考试+项目

学习目标

掌握供应链管理的基本概念和流程

能够进行需求预测和库存优化分析

掌握物流网络分析方法

能够识别和评估供应链风险

能够应用数据分析技术优化供应链流程

考核方式

平时成绩 30%

包括出勤、作业、课堂表现

项目实践 40%

包括供应链分析项目

期末考试 30%

包括理论知识和案例分析

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