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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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• Statistical Computing 统计计算
• 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|RESULTS AND DISCUSSION

Developing countries are looking to use BDA in their industries and manufacturing companies, but there are many obstacles to accepting BDA in LSCM of these countries. Industry managers in developing countries seek to identify and address these barriers. Iran is one of the countries facing many challenges in implementing BDA. In this study, barriers to BDA in LSCM are identified and ranked according to the existing production environment in Iran. The identified barriers include the five main barriers and their sub-barriers. HBWM is used to weight and rank the barriers and sub-barriers. The HBWM reference comparison questionnaires were prepared by consulting multiple experts in the Iranian manufacturing industry. The most significant and least significant barriers were selected for reference comparisons and then the rest of the barriers were compared and a number ranging from 1 to 9 was assigned to each of them. Table $3.4$ shows reference comparisons of the main and sub-barriers.
Using Table $3.4$ and the HBWM model presented in Equations (3.1) $-(3.8)$, the weights and ranks of the main and sub-barriers were calculated using LINGO software. Finally, the weights of the main barriers and local and global weights of sub-barriers were calculated. The weights and ranks of the barriers are shown in Table 3.5.

The results show that the data-related barriers have the highest weight in the LSCM, and also, the most important sub-barrier in this area is the degree of data complexity that will undoubtedly have a significant impact on BD analysis. This shows that managers should pay more attention to the barriers that are directly related to data when using BDA in LSCM. Technological barriers were identified as the second major barriers. Technological factors play an important role in the acceptance and implementation of $\mathrm{BD}$, and appropriate infrastructure for technological tools must be prepared. Expertise and human-related barriers and organizational barriers jointly ranked third, and political barriers ranked fifth.

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|MACROENVIRONMENT

The world is undergoing a dramatic impact from the current outbreak of the pandemic; organizations did not escape from this situation (Williams et al., 2020). One of the functions most impacted has been procurement. Procurement was already undergoing some drastic changes in connection with the digital transformation. The pandemic has brought difficulty in procurement from many vendors and challenges in logistics (Kuziemski, and Misuraca, 2020). There is the need to work and organize remote working. At the same time, there is a drastic surge of online activity and e-commerce. In this scenario, procurement cannot stay still. It must become an engine of innovation and change. In this vision, it is necessary a radical re-thinking of procurement in all the organizations. In this respect, it is important the acceleration toward procurement 4.0, initially generated by the development of industry 4.0. Even if procurement $4.0$ was born out of industry $4.0$, it is essential to have a vision of procurement $4.0$ as a transformation not only in the procurement function but also in the relationships with partners outside the organization. Procurement $4.0$ includes the idea of a different business model, more agile, lean, interconnected, and flexible; it is essential to understand which are the CSFs. It is necessary to warn that the situation is in a rapid change and procurement $5.0$ is not far away. The CSFs will be important to assure success to the transforming organizations.

供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|RESULTS AND DISCUSSION

发展中国家正在寻求在其工业和制造公司中使用 BDA，但在这些国家的 LSCM 中接受 BDA 存在许多障碍。发展中国家的行业管理者寻求识别和解决这些障碍。伊朗是在实施 BDA 方面面临诸多挑战的国家之一。在这项研究中，根据伊朗现有的生产环境，确定了 LSCM 中 BDA 的障碍并进行了排名。确定的障碍包括五个主要障碍及其子障碍。HBWM 用于对障碍和子障碍进行加权和排名。HBWM 参考比较问卷是通过咨询伊朗制造业的多位专家准备的。选择最显着和最不显着的障碍进行参考比较，然后比较其余的障碍，并为每个障碍分配一个从 1 到 9 的数字。桌子3.4显示主要和次要障碍的参考比较。
使用表格3.4以及方程 (3.1) 中呈现的 HBWM 模型−(3.8), 使用 LINGO 软件计算主屏障和子屏障的权重和等级。最后，计算了主要障碍的权重以及子障碍的局部和全局权重。障碍的权重和等级如表 3.5 所示。

结果表明，与数据相关的障碍在 LSCM 中的权重最高，并且该领域最重要的子障碍是数据复杂程度，这无疑会对 BD 分析产生重大影响。这表明管理者在 LSCM 中使用 BDA 时应该更加关注与数据直接相关的障碍。技术障碍被确定为第二大障碍。技术因素在接受和实施的过程中起着重要作用BD，并且必须为技术工具准备适当的基础设施。专长与人为障碍和组织障碍共同排在第三位，政治障碍排在第五位。

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|MACROENVIRONMENT

当前大流行的爆发给世界带来了巨大的影响；组织并没有摆脱这种情况（Williams 等，2020）。受影响最大的职能之一是采购。随着数字化转型，采购已经发生了一些巨大的变化。大流行给许多供应商带来了采购困难和物流方面的挑战（Kuziemski 和 Misuraca，2020 年）。需要工作和组织远程工作。与此同时，在线活动和电子商务激增。在这种情况下，采购不能停滞不前。它必须成为创新和变革的引擎。在这个愿景中，有必要对所有组织的采购进行彻底的重新思考。在这方面，加速迈向采购 4.0 很重要，最初由工业 4.0 的发展产生。即使采购4.0诞生于工业4.0, 有一个采购的愿景是必不可少的4.0不仅是采购职能的转变，也是与组织外合作伙伴关系的转变。采购4.0包括不同商业模式的想法，更加敏捷、精益、互联和灵活；必须了解哪些是 CSF。需要警告的是，情况正在迅速变化和采购5.0不远了。CSF 对于确保转型组织取得成功非常重要。

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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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