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供应链管理是对货物和服务流动的管理，包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动，以使客户价值最大化，并在市场上获得竞争优势。

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• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|INTRODUCTION TO BIG DATA ANALYTICS

Big Data Analytics (BDA) is a term that refers to the processes of investigating large amounts of data with diverse variables to uncover hidden patterns, unknown correlations, and other useful information or knowledge (Zhong et al. 2016).

BDA has many advantages over traditional database management. Lack of information in various manufacturing and service areas has been one of the major challenges for various organizations over the years. By using BDA, organizations can improve their performance and ultimately gain competitive advantages. In the management of the supply chain of large organizations and companies, the flow of information is also large. Information of transactions and activities that are performed throughout the supply chain is invaluable for business owners. This information can help them in future decisions on issues such as demand forecasting, production planning, and so on.

The main purpose of BDA is to help companies make better business decisions, enabling users to analyze large volumes of data from various sources such as databases, the Internet, mobile and location records, as well as information recorded by sensors. To analyze such enormous data which have different formats, there is a wide range of technologies for analyzing Big Data (BD), enormous data that form a set of open-source software frameworks capable of supporting analyzing large amounts of data sets in cluster systems (Zakir, Seymour, and Berg 2015).

Today, the effective and efficient use of BDA is a key factor for the success of manufacturing companies in the global market (Y. Wang and Hajli 2017). The widespread use of digital technologies has led to the emergence of Big Data Business Analytics (BDBA) as an important business capability to give companies a better means to derive value from the increasing volume of data and achieve a powerful competitive advantage. BA is the study of the skills, technologies, and practices used to assess strategies and operations at the organization level to gain insight into and guide the career planning of an organization. These evaluations include evaluation of strategic management, product development, customer service delivery through evidence-based data, statistical analysis and operations, predictive modeling, forecasting, and optimization techniques (H. Chen, Chiang, and Storey 2012). The BDBA comprises two dimensions: BD and Business Analysis (BA). BA refers to the ability to process data with the following characteristics (3V): high velocity, high variety, and high volume. It has more processing capabilities than traditional data management approaches (C. L. P. Chen and Zhang 2014).a

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|BARRIERS TO BDA: BACKGROUND

In this section, we will examine the barriers to implementing and using BDA. Many studies have been conducted to identify these barriers and various criteria and subcriteria have been defined for this purpose. Here, we intend to identify and analyze some of these barriers that are more relevant to supply chain management and logistics. Given the importance of BD and BDA, the purpose of this section is to identify and examine the major barriers to BDA adoption in supply chains and logistics.
A study examining organization and technology management practices at 330 state-owned companies in North America revealed that many organizations were not ready to use $\mathrm{BD}$ to improve organizational performance (McAfee and Brynjolfsson 2012), and they needed to overcome several barriers (or challenges) in this regard. These barriers include the need to acquire new skills by employees and upgrade IT infrastructure as well as instill new managerial practices or new organizational culture across the organization (Manyika 2011).

In order to examine the barriers to BDA, we searched for research literature using a variety of keywords, such as the “barriers to BDA,” “challenges of using BDA,” and the like. Few researchers have investigated and identified the barriers to BDA in the supply chain management and logistics. For example, a study was conducted to examine and identify the major barriers to the use and adoption of BDA in manufacturing supply chains in Bangladesh, and these barriers were prioritized based on the literature and experts’ opinions (Moktadir et al. 2019). In another study, techniques for removing barriers to acceptance and use of BDA were also discussed using qualitative analysis (Alharthi, Krotov, and Bowman 2017). A qualitative framework was also used to examine the challenges of using RDA in the telecommunications indusreview articles related to the threats and opportunities of using BDA for international review articles related to the threats and opportunities of using BDA for international to the literature review to accurately examine and identify the barriers to the acceptance and use of BD, and the transient and permanent barriers were categorized and discussed (Brohi, Bamiah, and Brohi 2016).

供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|INTRODUCTION TO BIG DATA ANALYTICS

大数据分析 (BDA) 是一个术语，指的是调查具有不同变量的大量数据以发现隐藏模式、未知相关性和其他有用信息或知识的过程 (Zhong et al. 2016)。

BDA 与传统的数据库管理相比具有许多优势。多年来，各个制造和服务领域缺乏信息一直是各种组织面临的主要挑战之一。通过使用 BDA，组织可以提高绩效并最终获得竞争优势。在大型组织和公司的供应链管理中，信息流也很大。在整个供应链中执行的交易和活动的信息对于企业主来说是非常宝贵的。这些信息可以帮助他们在未来就需求预测、生产计划等问题做出决策。

BDA 的主要目的是帮助公司做出更好的业务决策，使用户能够分析来自各种来源的大量数据，例如数据库、互联网、移动和位置记录，以及传感器记录的信息。为了分析这些具有不同格式的海量数据，有广泛的分析大数据（BD）技术，这些海量数据形成了一套开源软件框架，能够支持分析集群系统中的大量数据集（扎基尔、西摩和伯格 2015）。

如今，有效和高效地使用 BDA 是制造公司在全球市场上取得成功的关键因素（Y. Wang 和 Hajli 2017）。数字技术的广泛使用导致大数据业务分析 (BDBA) 成为一种重要的业务能力，它为公司提供了更好的手段，从不断增加的数据量中获取价值并获得强大的竞争优势。BA 研究用于在组织层面评估战略和运营的技能、技术和实践，以深入了解和指导组织的职业规划。这些评估包括评估战略管理、产品开发、通过基于证据的数据提供客户服务、统计分析和运营、预测建模、预测、和优化技术（H. Chen、Chiang 和 Storey 2012）。BDBA 包括两个维度：BD 和业务分析 (BA)。BA是指处理具有以下特征（3V）的数据的能力：高速、多品种和大容量。它比传统的数据管理方法具有更多的处理能力（CLP Chen 和 Zhang 2014）。

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|BARRIERS TO BDA: BACKGROUND

在本节中，我们将研究实施和使用 BDA 的障碍。已经进行了许多研究来确定这些障碍，并为此目的定义了各种标准和子标准。在这里，我们打算识别和分析其中一些与供应链管理和物流更相关的障碍。鉴于 BD 和 BDA 的重要性，本节的目的是识别和检查 BDA 在供应链和物流中采用的主要障碍。
一项调查北美 330 家国有企业的组织和技术管理实践的研究表明，许多组织还没有准备好使用BD为了提高组织绩效（McAfee 和 Brynjolfsson 2012），他们需要克服这方面的几个障碍（或挑战）。这些障碍包括员工需要获得新技能、升级 IT 基础设施以及在整个组织内灌输新的管理实践或新的组织文化（Manyika 2011）。

为了检查 BDA 的障碍，我们使用各种关键字搜索研究文献，例如“BDA 的障碍”、“使用 BDA 的挑战”等。很少有研究人员调查和确定 BDA 在供应链管理和物流中的障碍。例如，一项研究旨在检查和确定孟加拉国制造业供应链中使用和采用 BDA 的主要障碍，并根据文献和专家意见对这些障碍进行优先排序（Moktadir 等人，2019 年）。在另一项研究中，还使用定性分析讨论了消除接受和使用 BDA 障碍的技术（Alharthi、Krotov 和 Bowman 2017）。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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