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數據驅動決策(電商平台實戰方案分析)

  • 作者：孫琦|責編:徐凡
  • 出版社：知識產權
  • ISBN：9787513076791
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：240
人民幣：RMB 75 元      售價：元
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內容大鋼
    本書根據B2C電商平台的行業特點和實際情況，結合企業調研，介紹了數據驅動決策的相關理論、數據驅動的聯合優化框架、數據驅動下電商訂單分配與配送質量聯合優化模型、撤單數據驅動下電商訂單分配與配送能力聯合優化模型、共享數據驅動下電商訂單分配與配送可持續性聯合優化模型等內容。通過本書，讀者可以了解電商平台在數據驅動決策過程中量化分析的模型構建和方法設計。
    本書可作為高等院校管理類專業的教學參考用書，也可作為管理學研究人員、企業管理者、量化分析技術人員的學習參考用書。
作者介紹
孫琦|責編:徐凡
    孫琦，上海交通大學安泰經濟與管理學院博士后，中國運籌學學會會員，主要研究方向為數據驅動決策、物流與供應鏈管理，在《中國管理科學》《系統工程理論與實踐》等國家自然科學基金委員會管理科學部認定的重要期刊及SCI期刊上發表學術論文15篇，《系統工程理論與實踐》等期刊審稿人，申請專利14項，軟體著作權4項，獲得工業和信息化部科學技術鑒定成果l項、遼寧省自然科學學術成果二等獎1項、中國物流學術年會優秀論文二等獎1項。
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景
    1.1.1  電商利用數據資源實現企業服務優化面臨的新挑戰
    1.1.2  訂單分配與配送服務在數據驅動下具備聯合優化可行性
    1.1.3  數據驅動下電商訂單分配與配送聯合優化的必要性
  1.2  問題提出
    1.2.1  數據驅動下電商訂單分配與配送質量聯合優化問題
    1.2.2  數據驅動下電商訂單分配與配送能力聯合優化問題
    1.2.3  數據驅動下電商訂單分配與配送可持續性聯合優化問題
  1.3  研究範圍、研究目標與研究意義
    1.3.1  研究範圍界定
    1.3.2  研究目標
    1.3.3  研究意義
  1.4  研究內容、研究思路與研究方法
    1.4.1  研究內容
    1.4.2  研究思路
    1.4.3  研究方法與技術路線
  1.5  本書章節的構成
  1.6  創新性工作說明
第2章  相關研究文獻綜述
  2.1  文獻檢索情況
    2.1.1  文獻檢索範圍
    2.1.2  相關檢索文獻梳理
    2.1.3  學術趨勢分析
  2.2  訂單分配與配送質量聯合優化問題的研究
    2.2.1  訂單分配與配送問題的研究
    2.2.2  數據驅動下服務質量優化問題的研究
    2.2.3  數據驅動下質量評價與感知問題的研究
  2.3  訂單分配與配送能力聯合優化問題的研究
    2.3.1  數據驅動下服務系統的功能結構優化的研究
    2.3.2  數據驅動下物流服務供應鏈設計優化的研究
    2.3.3  借助第三方進行服務能力擴充的研究
  2.4  訂單分配與配送可持續性優化問題的研究
    2.4.1  數據驅動下可持續性優化問題的研究
    2.4.2  成本優化問題的研究
    2.4.3  低碳優化問題的研究
    2.4.4  資源共享問題的研究
  2.5  數據驅動優化方法的研究
    2.5.1  聚類方法的研究
    2.5.2  運輸與配送方案優化方法的研究
  2.6  國內外研究現狀評析
    2.6.1  已有研究成果的主要貢獻
    2.6.2  已有研究成果的不足之處
    2.6.3  已有研究成果對本書的啟示
  2.7  本章小結
第3章  理論基礎與研究框架
  3.1  田口方法
    3.1.1  田口方法的基本思想
    3.1.2  田口方法的參數設計
    3.1.3  田口方法的數據驅動屬性

  3.2  消費者偏好理論
    3.2.1  消費者偏好的概念與分類
    3.2.2  偏好驅動的決策框架
  3.3  牛鞭效應理論
    3.3.1  供應鏈管理中的牛鞭效應
    3.3.2  牛鞭效應的擾動控制
  3.4  可持續發展相關理論
    3.4.1  可持續物流服務供應鏈管理
    3.4.2  低碳供應鏈管理
    3.4.3  共享經濟發展模式
  3.5  研究框架
  3.6  本章小結
第4章  收貨方偏好數據驅動下電商訂單分配與配送質量聯合優化模型
  4.1  問題描述
  4.2  質量敏感聚類過程與數據驅動過程刻畫
    4.2.1  質量敏感聚類過程
    4.2.2  數據驅動過程
  4.3  模型構建
    4.3.1  傳統配送服務資源規劃模型
    4.3.2  收貨方的配送服務質量偏好類型
  4.4  具有不同偏好收貨方的數據特徵
    4.4.1  「無記憶」型收貨方
    4.4.2  「記憶」型收貨方
    4.4.3  「不確定」型收貨方與收貨方總體
  4.5  數值與算例分析
  4.6  管理啟示
  4.7  本章小結
第5章  撤單數據驅動下電商訂單分配與配送能力聯合優化模型
  5.1  問題描述
  5.2  誤差驅動的數據預處理
    5.2.1  數據特徵選取問題
    5.2.2  兩階段法特徵選取
  5.3  撤單率驅動的電商配送服務能力博弈均衡模型
    5.3.1  撤單數據驅動的模型描述
    5.3.2  數據驅動下撤單率的度量
    5.3.3  3種情形的均衡模型
  5.4  計算實驗與均衡演化分析
  5.5  管理啟示
  5.6  本章小結
第6章  共事數據驅動下電商訂單分配與配送可持續性聯合優化模型
  6.1  問題描述
  6.2  基於可持續性優化的三元結構數據驅動框架
    6.2.1  逐層聚類結構
    6.2.2  鄰域搜索
  6.3  考慮經濟效益的數據驅動下訂單分配與配送聯合優化模型
    6.3.1  配送車輛與訂單貨物的異構匹配模型
    6.3.2  取、送貨物的配送系統集成優化模型
  6.4  考慮環境效益的數據驅動下訂單分配與配送聯合優化模型
    6.4.1  物流配送資源共享系統的碳減排模型
    6.4.2  訂單分配資源共享系統的碳配額模型

  6.5  考慮社會效益的數據驅動下訂單分配與配送聯合優化模型
    6.5.1  二級配送服務資源共享系統公平分配策略模型
    6.5.2  三級配送服務資源共享系統公平分配策略模型
  6.6  管理啟示
  6.7  本章小結
第7章  結論與展望
  7.1  本書的主要研究成果及結論
  7.2  本書的主要貢獻
  7.3  本書的研究局限
  7.4  未來的研究展望
參考文獻

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