『商科』-供应链管理专题：
供应链可视化研究-数据分析在库存管理及需求预测中的应用
开始日期：2024-07-20
课时安排：1周在线科研+14天面授科研+5周在线论文指导
Prerequisites
适合人群
适合年级(Grade)：高中生/大学生
适合专业(Major)：
· 供应链管理、物流管理、风险管理、商业分析、统计学，应用数学等专业或者希望修读相关专业的学生;
· 具有代数及微积分基础的学生优先
建议选修：高等数学微积分与应用
Instructor Introduction
导师介绍
Arnab
约翰斯·霍普金斯大学
Johns Hopkins University (JHU)
教授
Program Background
项目背景
随着信息技术的快速发展，数据的获取成本变得越来越低，采购与供应链管理也迎来了“大数据”时代。如何从海量的数据中洞悉供应市场的变化，找到最优的供应链管理模式，成为公司及采购管理人员能否脱颖而出的关键。本课程将按照“分析何种数据，如何获取数据，怎样分析数据”的思路，探索数据分析在供应链优化中的应用。
Business Analytics and Supply Chain Management are important skills for effective managerial decision- making. Advances in technology have made significant amount of data available to managers. For example, manufacturers of electronic products forecast future sales in order to decide whether to expand production; banks use customer data to identify lucrative banking products. In addition, applications of business analytics to inventory and global supply chain management including distribution and global sourcing will refine intuitions developed from models and case studies to build managerial insights.
Program Description
项目介绍
数据建模是供应链管理中的重要技能，在优化需求、采购、仓储、运输，还是供应商管理环节有着非常重要的应用。该项目内容从数据分析技能出发，包括统计分析、概率分布、决策分析、抽样分布、置信区间、假设检验、回归模型等，并结合其在供应链库存管理，需求预测，生产规划中的应用。在项目结束时提交报告，进行成果展示。
The program covers descriptive statistics, exploratory data analysis, probability distributions, sampling distributions, confidence intervals, hypothesis testing, linear regression models, inventory and global supply chain management. Probability models provide tools to handle uncertainty and risk. Statistical analysis focuses on the presentation of data and techniques to draw useful and valid inferences from data. Regression models are built to forecast future market trends. Inventory models help to efficiently manage global supply chains.
Syllabus
项目大纲
描述性统计与离散概率分布
Descriptive statistics; discrete probability distributions
离散与连续概率分布;回报/风险分析
Discrete and continuous probability distributions; return/risk analysis
抽样分布与置信区间估计
Sampling distributions; confidence interval estimation
假设检验
Hypothesis testing about population mean and proportion
简单回归模型与多元回归模型
Simple regression models; multiple regression models
案例分析：供应链优化及战略制定
Case Study
项目回顾与成果展示
Program Review and Presentation
论文辅导
Project Deliverables Tutoring
Program Outcome
项目收获
1周在线科研+14天面授科研+5周在线论文指导
项目报告
优秀学员获主导师Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(可用于申请)
结业证书
成绩单
