本書主要講述物流大數(shù)據(jù)的理論、實踐案例、相關(guān)軟件實操與應用等。本書以大數(shù)據(jù)理論為基礎(chǔ)，結(jié)合物流與供應鏈管理的相關(guān)知識，運用數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)可視化軟件，以案例分析及實操的形式對物流大數(shù)據(jù)的應用予以形象、具體的分析，幫助學生綜合運用物流與供應鏈管理的知識與原理，提升數(shù)據(jù)分析能力和邏輯思維能力；鍛煉學生運用創(chuàng)新性數(shù)據(jù)思維提出并解決物流與供應鏈管理領(lǐng)域?qū)嶋H問題的能力；幫助學生對相應的物流與供應鏈方案進行數(shù)據(jù)分析，形成創(chuàng)新設(shè)計的思維習慣，獲得獨立解決物流與供應鏈管理領(lǐng)域相關(guān)問題的能力。
黃音，工學博士，主要學術(shù)兼職有：湖南省系統(tǒng)工程與管理學會物流與供應鏈管理專業(yè)委員會副秘書長；湖南省運籌學會會員；中國物流學會會員。近年來主持國家自然科學基金2項，主持湖南省哲學社會科學基金、湖南省自然科學基金。發(fā)表論文30余篇，其中近5年在SCI、EI、CSSCI、CSCD來源期刊上發(fā)表教學科研論文20余篇。出版專著2部（全國百佳圖書出版單位）。
目錄
第一章 物流大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)與應用 1
學習目的 1
1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念與特點 1
案例1-1 4
1.2 大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)及價值 5
1.2.1 大數(shù)據(jù)采集 5
1.2.2 大數(shù)據(jù)存儲與管理 6
1.2.3 大數(shù)據(jù)計算模式與系統(tǒng) 9
1.2.4 大數(shù)據(jù)分析與挖掘 10
案例1-2 12
1.3 大數(shù)據(jù)在物流與供應鏈中的應用 13
1.3.1 大數(shù)據(jù)在物流中的應用 13
1.3.2 大數(shù)據(jù)在供應鏈中的應用 16
案例1-3 22
本章小節(jié) 24
關(guān)鍵概念 24
思考題 24
參考答案 24
第二章 物流大數(shù)據(jù)與人工智能 26
學習目的 26
2.1 人工智能技術(shù)概述 26
案例2-1 28
2.2 人工智能技術(shù)在物流大數(shù)據(jù)中的應用 30
2.2.1 基于人工智能技術(shù)的供應商管理 30
2.2.2 基于人工智能技術(shù)的倉儲管理 31
2.2.3 基于人工智能技術(shù)的運輸管理 32
2.2.4 基于人工智能技術(shù)的配送管理 32
2.2.5 基于人工智能技術(shù)的客戶管理 33
案例2-2 34
2.3 人工智能在供應鏈大數(shù)據(jù)中的應用 35
2.3.1 基于人工智能的供應鏈需求預測 35
2.3.2 基于人工智能的圖像識別 36
2.3.3 基于人工智能的倉儲作業(yè)規(guī)劃 37
2.3.4 基于人工智能的倉配網(wǎng)絡(luò)及路由規(guī)劃 38
2.3.5 基于人工智能的銷配送 39
2.3.6 基于人工智能的運營規(guī)則管理 39
案例2-3 40
本章小結(jié) 43
關(guān)鍵概念 43
思考題 43
參考答案 43
第三章 物流大數(shù)據(jù)與云計算 45
學習目的 45
3.1 云計算概述 45
3.1.1 云計算的概念與特點 45
3.1.2 云計算的框架結(jié)構(gòu)及作用 47
3.1.3 云計算的關(guān)鍵技術(shù) 49
案例3-1 51
3.2 云計算在物流大數(shù)據(jù)中的應用 52
3.2.1 云計算平臺 52
3.2.2 云物流及其特點 53
3.2.3 云物流的應用 54
案例3-2 55
3.3 云計算在供應鏈管理大數(shù)據(jù)中的應用 56
案例3-3 59
本章小結(jié) 61
關(guān)鍵概念 61
思考題 62
參考答案 62
第四章 物流大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈 64
學習目的 64
4.1 區(qū)塊鏈概述 64
4.1.1 區(qū)塊鏈定義 64
4.1.2 區(qū)塊鏈類型 64
4.1.3 區(qū)塊鏈特點 65
4.1.4 區(qū)塊鏈核心技術(shù) 66
案例4-1 68
4.2 區(qū)塊鏈在物流大數(shù)據(jù)中的應用 70
4.2.1 區(qū)塊鏈在物流大數(shù)據(jù)的應用場景 70
4.2.2 區(qū)塊鏈在物流大數(shù)據(jù)應用的發(fā)展瓶頸 71
案例4-2 71
4.3 區(qū)塊鏈在供應鏈管理大數(shù)據(jù)中的應用 72
4.3.1 區(qū)塊鏈在供應鏈管理大數(shù)據(jù)的作用 72
4.3.2 區(qū)塊鏈在供應鏈管理大數(shù)據(jù)的應用 74
4.3.3 區(qū)塊鏈在供應鏈管理大數(shù)據(jù)應用中的阻礙 75
案例4-3 76
本章小結(jié) 76
關(guān)鍵概念 77
思考題 77
參考答案 77
第五章 物流大數(shù)據(jù)與數(shù)字孿生 79
學習目的 79
5.1 數(shù)字孿生概述 79
5.1.1 數(shù)字孿生定義 79
5.1.2 數(shù)字孿生技術(shù)價值體現(xiàn)及意義 80
5.1.3 數(shù)字孿生技術(shù)體系 82
5.1.4 數(shù)字孿生核心技術(shù) 84
5.1.5 數(shù)字孿生與智能制造 86
案例5-1 88
5.2 數(shù)字孿生技術(shù)在物流大數(shù)據(jù)中的應用 88
5.2.1 數(shù)字孿生技術(shù)在倉儲環(huán)節(jié)中的應用 89
5.2.2 數(shù)字孿生技術(shù)在配送環(huán)節(jié)中的應用 91
5.2.3 數(shù)字孿生技術(shù)在包裝環(huán)節(jié)中的應用 92
案例5-2 94
5.3 數(shù)字孿生技術(shù)在供應鏈管理大數(shù)據(jù)中的應用 95
5.3.1 數(shù)字孿生技術(shù)在供應鏈管理大數(shù)據(jù)中的作用 95
5.3.3 數(shù)字孿生技術(shù)在供應鏈管理大數(shù)據(jù)的具體應用 96
5.3.3 數(shù)字孿生技術(shù)在供應鏈管理大數(shù)據(jù)應用的阻礙 96
案例5-3 97
本章小結(jié) 99
關(guān)鍵概念 99
思考題 99
參考答案 99
第六章 物流大數(shù)據(jù)與復雜網(wǎng)絡(luò) 101
學習目的 101
6.1 復雜網(wǎng)絡(luò)概述 101
6.1.1 復雜網(wǎng)絡(luò)的定義 101
6.1.2 復雜網(wǎng)絡(luò)的特性 101
6.1.3 復雜網(wǎng)絡(luò)常用分析指標 104
案例6-1 106
6.2 復雜網(wǎng)絡(luò)在物流大數(shù)據(jù)中的應用 108
6.2.1 復雜網(wǎng)絡(luò)在物流規(guī)劃中的應用 108
6.2.2 復雜網(wǎng)絡(luò)在應急物流中的應用 108
6.2.3 復雜網(wǎng)絡(luò)在快遞配送網(wǎng)絡(luò)中的應用 109
案例6-2 110
6.3 復雜網(wǎng)絡(luò)在供應鏈管理大數(shù)據(jù)中的應用 111
6.3.1復雜網(wǎng)絡(luò)在供應鏈風險管理中的應用 111
6.3.2 復雜網(wǎng)絡(luò)在供應鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應用 112
6.3.3 復雜網(wǎng)絡(luò)在供應鏈博弈中的應用 113
案例6-3 113
本章小結(jié) 114
關(guān)鍵概念 114
思考題 115
參考答案 115
第七章 物流大數(shù)據(jù)爬取 117
7.1 大數(shù)據(jù)采集與爬取概述 117
7.1.1 ROBOTS協(xié)議 117
7.1.2 Request與Response 119
7.1.3 網(wǎng)頁內(nèi)容形式 120
7.1.4 數(shù)據(jù)存儲 121
7.2 大數(shù)據(jù)爬取軟件介紹 122
7.2.1 八爪魚采集器 122
7.2.2 FME（Feature Manipulate Engine） 123
7.2.3 Python爬蟲 124
7.2.4 應用與實操：貨運平臺大數(shù)據(jù)爬取 125
第八章 物流大數(shù)據(jù)可視化 130
8.1 大數(shù)據(jù)可視化 130
8.1.1 數(shù)據(jù)可視化的定義 130
8.1.2 物流大數(shù)據(jù)可視化 131
8.2 Echarts 131
8.2.1 軟件介紹 131
8.2.2 Echarts介紹 132
8.2.3 應用與實操：基于Echarts的江蘇省貨運量分析 136
8.3 Gephi 151
8.3.1 軟件介紹 151
8.3.2 知識點講解 152
8.3.3 應用與實操：貨運需求網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析 157
第九章 物流大數(shù)據(jù)文本挖掘 161
9.1 大數(shù)據(jù)文本挖掘 161
9.1.1 大數(shù)據(jù)文本挖掘定義 161
9.1.2 大數(shù)據(jù)文本挖掘步驟 161
9.1.3 大數(shù)據(jù)文本挖掘方法 162
9.2 大數(shù)據(jù)文本挖掘在物流與供應鏈管理中的應用 165
9.2.1 物流與供應鏈客戶偏好分析 165
9.2.2 物流與供應鏈產(chǎn)品服務(wù)的定價與研發(fā)改良 165
9.2.3 物流與供應鏈需求預測 166
9.2.4 物流與供應鏈客戶關(guān)系管理 166
9.3 Citespace 167
9.3.1 軟件介紹 167
9.3.2 CiteSpace相關(guān)概念解析 167
9.3.3 應用與實操：基于CNKI的知識供應鏈研究熱點分析 174
9.4 Nvivo 180
9.4.1 軟件介紹 180
9.4.2 Nvivo相關(guān)概念解析 181
9.4.3 應用與實操：基于文本挖掘的電商扶貧路徑 190
書單推薦
