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仓储物流业专题数据库1978-2019.09年省地市分布、专利申请与授权量、股权投资情况0 个回复 - 666 次查看 仓储物流业专题数据库1978-2019.09年企业时间分布情况、各类专利的申请与授权量、股权投资情况 包含的内容： 1、仓储物流业专题数据库1978-2019.09年企业时间分布情况.xlsx， 2、仓储物流业存续企业省域分布情 ...2021-11-9 09:02 - yusb - 现金交易版
仓储物流业专题数据库
0 个回复 - 2716 次查看 一、仓储物流业的概念传统的仓储定义是从物资储备的角度给出的，现代仓储则是在经济全球化与供应链一体化背景下的仓储，是现代物流系统中的仓储，仓储行业是流通行业的重要子行业之一，储藏和保管商品就是主要业务形 ...2020-4-22 09:24 - qiyan小坚果 - 数据交流中心
0 个回复 - 2716 次查看 一、仓储物流业的概念传统的仓储定义是从物资储备的角度给出的，现代仓储则是在经济全球化与供应链一体化背景下的仓储，是现代物流系统中的仓储，仓储行业是流通行业的重要子行业之一，储藏和保管商品就是主要业务形 ...2020-4-22 09:24 - qiyan小坚果 - 数据交流中心
大数据支持物流业供应链金融发展
1 个回复 - 765 次查看 <br> 供应链金融已成为供应链研究的热点话题。在国务院办公厅《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》(以下简称《指导意见》)中，六个重点任务之一就是“积极稳妥发展供应链金融”；而在商务部等八部门制 ...2019-6-18 10:25 - xiaocai_82 - 互联网金融与Fintech版
1 个回复 - 765 次查看 <br> 供应链金融已成为供应链研究的热点话题。在国务院办公厅《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》(以下简称《指导意见》)中，六个重点任务之一就是“积极稳妥发展供应链金融”；而在商务部等八部门制 ...2019-6-18 10:25 - xiaocai_82 - 互联网金融与Fintech版
数据挖掘在物流业的应用综述
0 个回复 - 398 次查看 摘要：数据挖掘作为快速有效地从海量数据中提取有效信息的工具，在现代物流业得到了广泛的应用。文章从数据挖掘的基本技术、数据挖掘在物流需求预测、物流决策以及客户关系管理等方面的应用现状及存在的问题出发，对 ...2018-2-7 21:00 - 论文库 - 人工智能论文版
0 个回复 - 398 次查看 摘要：数据挖掘作为快速有效地从海量数据中提取有效信息的工具，在现代物流业得到了广泛的应用。文章从数据挖掘的基本技术、数据挖掘在物流需求预测、物流决策以及客户关系管理等方面的应用现状及存在的问题出发，对 ...2018-2-7 21:00 - 论文库 - 人工智能论文版
求助，300论坛币加红包求山东物流业增加值95-15年数据
0 个回复 - 1003 次查看 300论坛币加红包求山东物流业增加值95-15年数据，年份可以少一些，求助，有这些数据的大大帮忙！感激不尽2016-4-29 21:57 - eric828 - 产业经济学
0 个回复 - 1003 次查看 300论坛币加红包求山东物流业增加值95-15年数据，年份可以少一些，求助，有这些数据的大大帮忙！感激不尽2016-4-29 21:57 - eric828 - 产业经济学
关于电商背景下物流业发展的趋势分析需要的数据
1 个回复 - 1445 次查看 【作者(必填)】无 【文题(必填)】关于电商背景下物流业发展的趋势分析需要的数据 【年份(必填)】2010-2013 【全文链接或数据库名称(选填)】2013-12-26 18:15 - rongjingyuan - 文献求助专区
1 个回复 - 1445 次查看 【作者(必填)】无 【文题(必填)】关于电商背景下物流业发展的趋势分析需要的数据 【年份(必填)】2010-2013 【全文链接或数据库名称(选填)】2013-12-26 18:15 - rongjingyuan - 文献求助专区
数据挖掘技术在物流业中的应用研究
2 个回复 - 1970 次查看 数据挖掘技术在物流业中的应用研究 随着信息时代数据量的剧增，深化物流管理的最有效方法是在其中引入数据挖掘技术，充分合理的利用数据挖掘技术，可以进行市场预测和分析，这必将为正确的决策奠定坚实的基础。本文 ...2013-8-23 10:19 - kanto23 - 数据分析与数据挖掘
2 个回复 - 1970 次查看 数据挖掘技术在物流业中的应用研究 随着信息时代数据量的剧增，深化物流管理的最有效方法是在其中引入数据挖掘技术，充分合理的利用数据挖掘技术，可以进行市场预测和分析，这必将为正确的决策奠定坚实的基础。本文 ...2013-8-23 10:19 - kanto23 - 数据分析与数据挖掘
