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| 編輯推薦： |
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《物流大数据分析与挖掘》贴近高等职业教育物流大数据分析与挖掘最新专业标准，是为高等职业教育物流大数据分析与挖掘应用打造的课程教材。本书可作为现代物流管理专业、智能物流技术专业的教学用书，也可作为高等职业学校、高等职业本科的信息技术相关专业的教材。物流在仓储、运输、配送等环节中都涉及大量的数据信息，利用大数据技术对物流各环节中的有效信息进行挖掘处理，能够为各环节提供有效的数据信息服务，从而优化作业流程，提高作业效率、降低作业成本。通过物流大数据分析与挖掘，可为运输司机提供最优配送路线；可针对新产品进行客户分类与精准营销，可根据历史销售数据进行建模与分析，提前预判销售商品的安全库存并给出预警，降低库存量，提高资金使用效率等。
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| 內容簡介： |
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《物流大数据分析与挖掘》依据高等职业院校现代物流管理、智能物流技术专业标准与人才方案中的职业岗位能力分析和课程体系设置，确定本书的课程知识和技能结构。本书包括10个项目，内容包括Excel数据获取与处理、Excel数据分析与可视化、供应链商品经营数据分析、Python编程基础、Python数据分析、智能数据分析和可视化、新零售智能销售数据分析、物流运输路线规划、价格预测、购物篮分析。
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| 關於作者： |
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钱宇，讲师，上海交通职业技术学院经济管理系副主任，其编著的《物流信息技术》《配送管理》获得高等职业“十三五”职业教育经济管理类规划教材，担任《智能仓储大数据分析（中级）》教材副主编。发表专业技术论文十余篇，为职业院校物流信息技术方向资深专业教师，连续多年指导学生参加“星光计划”智慧物流赛项并获得一等奖，获得大学生创业决策仿真大赛一等奖，获得全国职业院校技能大赛智慧物流赛项二等奖，并多次获得“全国优秀指导教师称号”，拥有大数据分析师（高级）、高级物流师证书，且具有较强的专业理论和实践能力。
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| 目錄：
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目录
项目一 Excel数据获取与处理 1
任务一 数据获取 3
一、任务描述 3
二、相关知识学习与训练 4
三、任务准备与实施 6
四、技能训练 17
五、同步测验 18
任务二 数据表编辑与美化 19
一、任务描述 19
二、相关知识学习与训练 20
三、任务准备与实施 28
四、技能训练 39
五、同步测验 40
任务三 数据排序和筛选 41
一、任务描述 41
二、相关知识学习与训练 42
三、任务准备与实施 50
四、技能训练 56
五、同步测验 57
任务四 数据分类汇总和透视表 58
一、任务描述 58
二、相关知识学习与训练 59
三、任务准备与实施 66
四、技能训练 73
五、同步测验 74
项目二 Excel数据分析与可视化 76
任务一 商品整体销售分析 77
一、任务描述 77
二、相关知识学习与训练 78
三、任务准备与实施 79
四、技能训练 92
五、同步测验 93
任务二 区域销售情况分析 93
一、任务描述 93
二、相关知识学习与训练 94
三、任务准备与实施 96
四、技能训练 106
五、同步测验 106
任务三 商品库存分析 107
一、任务描述 107
二、相关知识学习与训练 107
三、任务准备与实施 110
四、技能训练 119
五、同步测验 119
任务四 用户行为分析 120
一、任务描述 120
二、相关知识学习与训练 120
三、任务准备与实施 122
四、技能训练 135
五、同步测验 136
项目三 供应链商品经营数据分析 137
任务 供应链商品经营数据分析 137
一、任务描述 137
二、相关知识学习与训练 139
三、任务准备与实施 150
四、技能训练 162
五、同步测验 163
项目四 Python编程基础 164
任务一 Python环境搭建及基础语法 165
一、任务描述 165
二、相关知识学习与训练 166
三、任务准备与实施 181
四、技能训练 182
五、同步测验 182
任务二 函数定义、模块导入与调用 183
一、任务描述 183
二、相关知识学习与训练 184
三、任务准备与实施 193
四、技能训练 195
五、同步测验 195
任务三 列表、元组、字典与集合数据类型 196
一、任务描述 196
二、相关知识学习与训练 196
三、任务准备与实施 206
四、技能训练 207
五、同步测验 207
任务四 文件与数据库操作 208
一、任务描述 208
二、相关知识学习与训练 209
三、任务准备与实施 215
四、技能训练 216
五、同步测验 216
项目五 Python数据分析 218
任务一 NumPy多维数组操作处理 219
一、任务描述 219
二、相关知识学习与训练 220
三、任务准备与实施 239
四、技能训练 241
五、同步测验 242
任务二 Matplotlib的数据可视化 242
一、任务描述 242
二、相关知识学习与训练 243
三、任务准备与实施 255
四、技能训练 256
五、同步测验 257
任务三 Pandas的数据分析与处理 257
一、任务描述 257
二、相关知识学习与训练 258
三、任务准备与实施 300
四、技能训练 302
五、同步测验 302
项目六 智能数据分析和可视化 303
任务一 数据分析流程 306
一、任务描述 306
二、相关知识学习与训练 307
三、任务准备与实施 313
四、技能训练 319
五、同步测验 319
任务二 数据可视化 320
一、任务描述 320
二、相关知识学习与训练 321
三、任务准备与实施 324
四、技能训练 335
五、同步测验 336
项目七 新零售智能销售数据分析 337
任务一 产品精准营销 338
一、任务描述 338
二、相关知识学习与训练 338
三、任务准备与实施 349
四、技能训练 354
五、同步测验 355
任务二 基于K-均值的客户分群 356
一、任务描述 356
二、相关知识学习与训练 357
三、任务准备与实施 363
四、技能训练 369
五、同步测验 370
项目八 物流运输路线规划 372
任务 物流运输路线规划 372
一、任务描述 372
二、相关知识学习与训练 373
三、任务准备与实施 380
四、技能训练 385
五、同步测验 385
项目九 价格预测 387
任务 汽车价格预测 389
一、任务描述 389
二、相关知识学习与训练 391
三、任务准备与实施 399
四、技能训练 407
五、同步测验 408
项目十 购物篮分析 409
任务 购物篮分析 410
一、任务描述 410
二、相关知识学习与训练 411
三、任务准备与实施 417
四、技能训练 420
五、同步测验 420
附录 422
参考文献 425
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| 內容試閱：
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前言
我国物流业正处在由高速发展向高质量发展的转型关键时期，具有巨大的发展空间。随着我国物流行业不断向着绿色化、智能化、专业化、国际化发展，对物流行业整体服务质量的要求也逐步提高，大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链、5G 等现代信息技术不断融入物流行业，为物流行业健康、高速发展保驾护航。
物流在仓储、运输、配送等环节中都涉及大量的数据信息，利用大数据技术对物流各环节中的有效信息进行挖掘处理，能够为各环节提供有效的数据信息服务，从而优化作业流程，提高作业效率、降低作业成本。通过物流大数据分析与挖掘，可为运输司机提供最优配送路线；可针对新产品进行客户分类与精准营销，可根据历史销售数据进行建模与分析，提前预判销售商品的安全库存并给出预警，降低库存量，提高资金使用效率等。
考虑到专业特点，为了适应当下智慧物流的发展和数据分析的学习，本书具有以下特点。
（1）结合Excel、Python编程在物流上的应用。本书除了介绍常规的Excel工具的使用和Python语言基础，还结合物流中的实际需求，充分发挥专业特长，提高学生运用专业工具解决物流数据分析的能力。
（2）引入实例，促进数据分析理解与应用。本书引入了最小二乘法、K-均值、决策树、Apriori、路径规划等算法中的典型案例，使学生初步了解数据分析与挖掘在物流中的应用，更深刻地理解算法的概念和原理，并提高运用数据分析算法解决问题的能力。
（3）结合专业，融入课程思政。本书深挖专业内容和应用案例中的思政元素，培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。
本书的编写团队虽尽心尽力编写本书，力求通俗易懂、内容全面，但由于物流大数据分析与挖掘发展迅速，且涉及多学科的内容，书中难免存在疏漏和不妥之处，敬请读者指正。
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