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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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我们提供的供应链管理supply chain management及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- 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|INTRODUCTION to Supply Chain ANALYTICS TECHNOLOGY
It exhibits the potentiality to take information-based judgements, with the grounds of the outline and overview obtained of the vast information, with the help of visual tools such as charts, diagrams, graphs, tables, and more. Supply chains produce enormous quantities of information. It provides assistance by discovering patterns and providing insights. Supply Chain Analytics enhances the process of making decisions for all tasks by making use of the data and quantitative and analytical methods [12].
Supply Chain Analytics lays down the foundation for businesses to accomplish the desired challenging growth, improve their profits, and increase their market shares by exploiting the derived insights from the gathered data.
Businesses, Organisations, Companies dealing with enormous amounts of data require Supply Chain Analytics to assist them in making faster, smarter, and more efficient decisions [13]. With Supply Chain Analytics, organisations can improve their forecasting, identify their drawbacks and inefficiencies, react better to user’s requirements and needs, drive innovation, and follow innovative ideas.
Supply Chain Analytics is required to:
- execute the precise solutions to specifically analyse, predict. and interpret data big
- identify the risk indicators
- responding in a punctual manner to the insights obtained
It is also known to be the fundamental foundation for involving cognitive technologies like artificial intelligence (AI). Cognitive technologies like humans perform understanding, reasoning, learning, and interacting but at aggressive speed and capacity. Such advancement with the supply chain has turned over a new leaf for the optimisation of big data [14].
经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|OPPORTUNITIES FOR SUPPLY CHAIN ANALYTICS
With analytics, Supply Chain performs with high targets to enhance in several aspects, including user requirement prediction, Supply Chain assessment, the overall efficiency of Supply Chain, time taken to react, risk assessment.
- Enhancing predictions of user requirement: Understanding customer and user requirements plays a very vital role. Meeting the user’s requirements with the precise product and to the precise user at the precise time and place is key to earning and perpetuating customer satisfaction and loyalty.
- Enhancing efficiency: Incorporating analytics to approximately calculate and make decisions that are cost-efficient enhances the efficiency all-round the supply chain [18]. Reduction of cost and spend analytics has persistently been the top priority in Supply Chain.
- Refining Assessment of Risk in the Supply Chain: Better prediction and assessment of risk and its possible impact by evaluating an enormous amount of historical data and risk mapping techniques using predictive analysis to reduce the impact are highly essential.
- Upgrading traceability: For improved tracking of products from production to retail, enhancing traceability is essential. Upgraded tracking abilities provide much better control over several supply chain processes. The primary purpose is to guarantee a better flow of products.
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 Supply Chain ANALYTICS TECHNOLOGY
它展示了基于信息的判断的潜力，借助图表、图表、图表、表格等可视化工具，获得大量信息的大纲和概述。供应链产生大量信息。它通过发现模式和提供见解来提供帮助。供应链分析通过利用数据以及定量和分析方法来增强所有任务的决策过程 [12]。
供应链分析通过利用从收集的数据中获得的洞察力，为企业实现预期的挑战性增长、提高利润和增加市场份额奠定了基础。
处理大量数据的企业、组织和公司需要供应链分析来帮助他们做出更快、更智能和更有效的决策 [13]。借助供应链分析，组织可以改进预测、识别缺陷和效率低下、更好地响应用户的要求和需求、推动创新并遵循创新理念。
供应链分析需要：
- 执行精确的解决方案来具体分析、预测。并解释大数据
- 识别风险指标
- 及时回应所获得的见解
它也被认为是涉及人工智能 (AI) 等认知技术的基本基础。像人类这样的认知技术执行理解、推理、学习和交互，但速度和容量都非常大。供应链的这种进步为大数据的优化翻开了新的一页[14]。
经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|OPPORTUNITIES FOR SUPPLY CHAIN ANALYTICS
通过分析，供应链在用户需求预测、供应链评估、供应链的整体效率、反应时间、风险评估等多个方面执行高目标以增强。
- 增强对用户需求的预测：了解客户和用户需求起着非常重要的作用。以精准的产品满足用户的需求，在精准的时间和地点满足精准的用户需求，是赢得并保持客户满意度和忠诚度的关键。
- 提高效率：结合分析来近似计算并做出具有成本效益的决策，可以提高整个供应链的效率 [18]。降低成本和支出分析一直是供应链的首要任务。
- 完善供应链中的风险评估：通过评估大量历史数据和风险映射技术，使用预测分析降低影响，更好地预测和评估风险及其可能的影响是非常重要的。
- 升级可追溯性：为了改进从生产到零售的产品跟踪，增强可追溯性至关重要。升级后的跟踪能力可以更好地控制多个供应链流程。主要目的是保证更好的产品流通。
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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。