| 标题 | SQL及Python技术在供应链数据处理中的研究与应用 |
| 范文 | [摘 要]供应链作为一个信息链、资金链、物流链、客户链、产品链，其包含的数据可以按照不同的主题进行划分，覆盖了产业链的各个方面，从原材料到终端产品销售等每一个关键环节，因此积累的数据也非常大。为了提高供应链数据处理效率，需要使用先进的SQL及Python技术，设计一个强大的数据仓库，能够针对供应链数据进行可视化分析、数据挖掘和知识发现，从而提高供应链管理的准确性和可靠性。 [关键词]SQL;Python技术;供应链;数据处理 [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.21.186 1 引言 美国威斯康辛大学-麦迪逊分校Matt Greenberg博士以及供应链管理中心等研究认为，供应链作为全球产业化发展的重要阶段，其已经为各大跨国企业和国际组织带来了丰厚的利润和广阔的市场，但是供应链由于涉及产业化的各个方面和环节，比如原材料加工生产、产品设计和制造、产品销售和维护等，因此供应链管理积累了海量的数据，为了能够提高供应链管理时效，需要采用先进的数据处理技术，挖掘、分析和处理供应链数据，提高供应链管理的可靠性和准确性，帮助产业化发展的每一个企业做出准确的决策。[1] Python和SQL是一种面向对象的计算机程序设计语言，其学习速度比较快，能够编写一些可视化的数据处理流程，可扩展性强，可解释性也非常强，因此可以在供应链管理中得到良好应用，以便能够实现复杂的供应链数据处理任务，提高供应链的管理成效。[2] 2 SQL及Python技术在供应链数据处理中的应用 Python是一种面向对象的、跨平台的、开源的、可移植的计算机程序语言，其可以嵌入到C程序、Java程序中，实现数据库编程和数理统计分析，还可以实现网络编程。[3]SQL是一种结构化的数据库管理语言，其可以与数据库管理系统集成在一起，实现数据库的插入、修改、删除和查询，与Python语言结合在一起，能够帮助供应链实现大数据分析、数据仓库挖掘、分布式数据处理等功能，进一步提高供应链的数据处理实时性、共享性和智能化。[4] 2.1 供应链数据挖掘和分析 目前，供应链积累的数据非常多，比如产品销售管理中，为了提高产品制造的精准化，需要分析客户的数量和热度，以便能够精准营销，提高供应链的管理准确度。因此，利用Python可以实现一个大数据分析模型，该模型可以从海量的SQL数据中提取客户购买和产品制造数据，比如客户订购的产品、消费金额、常浏览的内容等，从杂乱无章的数据中针对客户的偏好、兴趣进行学习和分析，挖掘潜在的有价值的知识，比如根据客户浏览的内容推荐同类型的产品等。Python程序算法能够提高数据挖掘和分析的准确度，也不需要任何的背景知识，这个过程是无监督的，因此使用起来非常简单便捷。Python程序还可以按照不同的主题构建先进的数据模型，比如按照贡献价值为客户推荐不同档次的产品;按照客户喜好推荐支持不同业务的产品，这样就可以提高营销的精准程度，进一步为客户提供更加优质的服务，保有客户占有市场份额，提高企业的市场竞争力。 2.2 供应链流程监控 供应链管理运行中，由于涉及的环节非常多，因此为了保持供应链能够合理和安全运行，需要监控每一个环节是否运行通畅，以便保证产业链不会受到影响。因此，针对供应链流程监控和预警，利用Python程序进行统计分析：一是监控产品原材料供应、产品设计和制造、物流运输与仓储等;二是监控产品的使用用户和数量;三是监控供应链的系统运行负载能力和运行可靠性，其中最为关键的就是材料产品的监控，因为这些设备涉及数据信息的加工和保存，一旦发生错误就会产生不可估量的损失。监控预警可以使用状态数据挖掘和分析模块输出。 3 SQL及Python技术在供应链数据处理中的应用优势 供应链数据处理采用SQL及Python技术，其拥有很多的优势，比如处理速度快、功能丰富，实现数据挖掘分析。[5]文章通过总结，重点分析了以下四个优势。 （1）提高供应链数据处理的可视化。供应链数据处理中，Python可以构建一个可视化的数据流处理过程，为用户提供一个可視化的流程，保证数据处理过程是透明的和准确的。Python技术能够为供应链平台提供并行处理的计算模型，更适用于集群平台高性能计算，允许数以亿计的节点进行分布式集群，可以实现分布式操作服务。SQL数据库则可以为供应链提供一个庞大的、设计精良的并行计算软件，自动化地完成计算任务，分配大数据存储空间资源，实现数据分布存储、通信和容错处理。 （2）供应链数据采集及预处理。供应链管理涉及的环节众多，其面临的数据资源非常多，为了提高这些数据资源的组织管理效率，Python技术需要使用与之匹配的操作系统，尽可能地提高大数据的优先级访问、热点数据存储，Python技术还可以为供应链提供一个较大的物理存储空间，实现供应链资源的调度和分配。SQL平台集成的资源非常多，比如文件日志、关系数据、对象数据等，这些有结构性数据也有非结构性数据，因此在把数据整合在一起时需要进行预处理，以便能够利用供应链进行通信传输，提高数据的一致性和可靠性。数据预处理可以利用SQL工具，能够实现信息加工。 （3）数据智能化分析。Python技术能够为供应链提供数据挖掘和分析功能，这样就可以实现数据智能化分析，可以实现文本数据、图像数据、视频数据处理，进一步提高供应链数据组织和发现能力，同时将结果输出到显示器上，实现可视化的操作服务。Python开发的人工智能算法也是当前计算机重要技术之一，提高供应链平台服务处理效能，保证供应链平台的处理速度和自动化水平。人工智能是供应链数据分析的关键技术之一，目前利用人工智能可以构建供应链数据模型，同时动态地实现算法的更新和处理，保证算法能够准确地实现知识加工，提高人工智能的应用精准程度。 （4）海量数据存储和运行。供应链采用Python和SQL技术，其最重要的功能就是存储。数据存储可利用SQLserver、Oracle等存储管理工具，建立一个生态存储圈，不断地提高供应链平台的存储和管理水平，还可以降低访问延迟，提高数据分析能力。目前，数据存储还引入了更加先进的平台，比如Oracle数据仓库，数据仓库不仅可以实现普通数据功能，还可以根据数据智能分析、优先级存储等功能，一旦某一个数据对象访问频次上升，此时就可以为这些数据赋予较高的优先级，将其转移到高速缓存中，提高用户的访问效率。数据仓库还可以按照主题模式进行加工信息。 4 结论 供应链数据多，处理流程复杂，Python技术能够处理海量的半结构化数据，利用并行的结构解决特定的、复杂的数据处理问题，比如在一个关系数据库中，其可以使用SQL语言执行数据插入、查询、修改和删除操作，还可以使用传统的C++语言、Java语言等解决这个问题，实现数据库操作语言与传统程序语言的有效结合，实现一个功能更加强的供应链数据处理功能。 参考文献： [1] 张晓博. 基于Python的SQLServer海量数据转移的研究与实现[J]. 铁路计算机应用， 2012， 21（2）：55-57. [2] 陈秀萍， 郭忠明， 吕翠华. Python结合SQL建立地籍数据库的方法[J]. 地理空间信息， 2013（2）：9-10，79-81. [3] 陈俊丽. 大数据分析在供应链管理中的有效应用[J]. 计算机产品与流通， 2018（4）：263-264. [4] 谢东， 肖杰， 郭广军， 等. 可追踪供应链中非确定性RFID数据处理方法[J]. 中南大学学报：自然科学版， 2015（46）：1698-1702. [5] 刘鑫. 工业生产物流供应链大数据资源融合技术[J]. 软件导刊， 2016， 15（7）：57-59. [作者简介]王晨欢（1999—），男，江苏南通人，本科，研究方向：物流供应链与物流供应链金融。 |
| 随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。