2024年9月29日 · 供应链分析是制造、零售和物流等各个行业数据驱动型决策的重要组成部分。 是收集、分析和解释与产品和服务从供应商到客户的移动相关数据的过程。

2024年12月31日 · 从本地CSV文件读取数据. data = pd.read_csv('supply_chain_data.csv') 从API获取数据. import requests. response = requests.get('https://api.example.com/data') …

This repository contains a comprehensive exploratory data analysis (EDA) of supply chain data. The EDA will help identify patterns, correlations, and anomalies in the data, providing valuable insights for decision-making and improving overall supply chain efficiency. The analysis aims to uncover insights into various aspects of supply chain.

2025年1月20日 · 供应链中的数据通常来自多个来源，如CSV文件、Excel表格或数据库。 Pandas提供了多种方法来读取这些数据。 例如，我们可以使用 read_csv() 函数读取CSV文件：

2025年1月19日 · 供应链中的数据通常来自多个来源，如CSV文件、Excel表格或数据库。 Pandas提供了多种方法来读取这些数据。 例如，我们可以使用 read_csv() 函数读取CSV文件：

2024年11月24日 · import pandas as pd # 从CSV文件读取供应链数据 data = pd.read_csv('supply_chain_data.csv') # 显示前几行数据 print(data.head()) # 输出数据的前五行以检查数据的格式 上面的代码导入了 pandas 库并从一个CSV文件中读取了供应链数据，然后显示数据的前五行以确认其结构。

2024年9月29日 · 构建一个供应链数据分析模型，能够帮助企业更好地理解其业务流程、优化库存和提高效率。 本文将指导你如何实现这一模型，适合刚入行的小白。 以下是实现供应链数据分析模型的基本步骤： 1. 数据收集. 收集供应链相关数据，比如订单、库存、运输等。 2. 数据清洗. 处理缺失值、重复数据等问题。 3. 数据分析. 使用统计和机器学习方法分析数据。 4. 可视化. 使用图表展示分析结果。 5. 报告生成. 汇总分析结果，生成报告。 接下来，我们将详细介绍每一步 …

使用Python进行数据收集，通常会从数据库、API和文件（如CSV、Excel）中读取数据。 以下是一些常用的方法： 数据库读取 ：使用SQLAlchemy和pandas等库，从SQL数据库中读取数据。

To analyze supply chain and customer interaction data. Identify key performance metrics for operational efficiency. Develop an interactive dashboard to visualize trends. Facilitate data-driven decisions that improve the supply chain process and enhance customer satisfaction.

A full list of the 1046 DEGs identified in this meta-analysis in an Excel file.