一、教材基本信息
1.适用对象
本教材适用于物流工程及物流管理相关本科、专科专业的物流类课程教学。
2.具备的知识和能力基础
学习本课程，需要有一定的物流系统以及物流专业的相关基础知识，能够对物流及物流系统的流程有清楚的认识和了解。
3.教材学习的预期目标
通过本教材精细的讲解、大量鲜活的案例和补充阅读材料的学习，使读者达到以下预期目标：
（1）意识到数据分析对物流企业供应链形成的重要性，让学生掌握在大数据背景下物流系统数据分析所需要的全部知识，包括流程、统计方法、绩效指标和支撑技术等，要求学生能够对数据分析的基本特征提供完整描述，对统计预测方法实际应用所需步骤进行介绍等。
（2）课程中增加案例研究和示例，为学生提供实用的框架体系，提供循序渐进的结构化方法以供不同数据分析方法的应用，重点培养学生的动手实践能力，要求学生能够为每种具体数据分析情形选择最合适的方法。
4.教材编写团队情况
本教材由潘常虹主编，是大连东软信息学院信息与商务管理学院物流工程系多位老师经过多年的教学和实践的知识积累和结晶。第1章、第3章、第9章由纪媛编写，第2章、第4章~第8章由潘常虹编写；最后还要感谢为本教材进行勘误的老师和同学们。
尽管我们在《物流系统数据分析》教材的建设方面做出了许多努力，但是由于编写时间紧、作者水平有限等因素的限制，教材中难免有欠缺和疏漏之处，敬请各位读者批评指正。
二、教材的基本结构与内容组织
本教材主要包括3篇，9个章节的内容。
第1篇理论篇，包括第1～2章，为读者展示了物流系统的概貌，结合物流系统的概念与特点，了解什么是物流系统数据分析。进一步了解物流需求及物流需求预测等理论，完成对物流系统数据分析的认知。
第2篇方法篇，包括第3～7章，分别从定性预测法和定量预测法两个方面来介绍物流系统数据分析中预测的方法，其中重点介绍了定量预测法中的回归分析预测法、趋势外推预测法、时间序列预测法以及ARMA模型预测法等，为读者独立进行物流系统数据分析打下理论基础。
第3篇进阶篇，包括第8～9章，对定量预测方法进行拓展，介绍了灰色预测法和神经网络预测法。
教材的体系结构如下图所示。
教材体系结构图
项目背景1
第一篇理论篇
【项目一】物流系统数据分析——数据获取6
第1章物流系统概述7
1.1物流系统认知8
1.1.1物流系统的概念和模式8
1.1.2物流系统的特点9
1.1.3物流系统中存在的制约因素10
1.2物流系统的构成及结构11
1.2.1物流系统的构成要素11
1.2.2物流系统的结构14
1.2.3物流系统的数据分析19
1.3物流需求22
1.3.1物流需求内涵22
1.3.2物流需求的特征22
1.3.3物流需求的影响因素25
1.3.4物流需求的统计学意义26
1.4物流需求预测28
1.4.1物流需求预测的内容28
1.4.2物流需求预测的特殊问题28
1.4.3物流需求预测的分类29
1.4.4物流需求预测的步骤32
第2章数据分析概述38
2.1数据分析认知39
2.1.1数据分析的定义、目的与意义39
2.1.2数据分析的发展历程40
2.1.3数据分析的前景41
2.2数据分析的工作流程41
2.3数据分析方法论43
2.3.15W2H分析法44
2.3.2PEST分析法44
2.3.3SWOT分析法45
2.3.44P营销理论分析法45
2.3.5逻辑树分析法46
2.4数据分析方法47
2.4.1对比分析法47
2.4.2分组分析法48
2.4.3结构分析法50
2.4.4平均分析法51
2.4.5矩阵关联分析法51
2.4.6高级数据分析法52
2.5数据分析的相关概念53
2.5.1数据类型53
2.5.2数据的分析与鉴别53
2.5.3数据初始化处理58
2.6常用的数据分析工具简介59
2.6.1Excel软件简介60
2.6.2Eviews软件简介62
2.6.3SPSS软件简介66
2.6.4SAS软件简介66
第二篇方法篇
【项目二】物流系统数据分析——预测72
第3章定性预测法73
3.1德尔菲法74
3.1.1德尔菲法的基本内容74
3.1.2德尔菲法的应用78
3.2主观概率预测法80
3.2.1主观概率与客观概率80
3.2.2主观概率加权平均法80
3.2.3累计概率中位数法81
3.2.4主观概率预测法的应用82
3.3市场预测法84
3.3.1联测法84
3.3.2转导法86
3.3.3类比法86
第4章回归分析预测法93
4.1相关分析与回归分析94
4.1.1相关的基本概念94
4.1.2相关关系的分类94
4.1.3相关系数95
4.1.4回归分析97
4.2回归分析预测法98
4.2.1回归分析的分类98
4.2.2回归预测法的步骤100
4.2.3回归预测法的优缺点及其适用范围100
4.3线性回归分析法基本理论102
4.3.1模型形式102
4.3.2参数估计103
4.3.3模型检验104
4.3.4预测精度的测定108
4.4回归预测实例109
4.4.1一元线性回归分析法109
4.4.2多元线性回归分析法115
4.4.3非线性回归分析法119
4.5Excel中的回归分析125
4.5.1Excel中的回归分析案例125
4.5.2Excel中回归模型的检验127
4.5.3回归分析工具解析129
第5章时间序列预测法136
5.1移动平均预测法136
5.1.1一次移动平均法136
5.1.2二次移动平均法138
5.1.3Excel中的移动平均139
5.2指数平滑预测法140
5.2.1一次指数平滑法140
5.2.2二次指数平滑法142
5.2.3Excel中的指数平滑143
5.3季节指数预测法144
5.3.1季节性水平模型144
5.3.2季节性趋势模型146
5.4时间序列分解法149
5.4.1时间序列的因素分析149
5.4.2时间序列的组合形式150
5.4.3时间序列分解法的应用153
5.4.4对时间序列分解法的进一步说明159
第6章趋势外推预测法164
6.1趋势外推模型的分类165
6.1.1线性趋势外推模型165
6.1.2非线性趋势外推模型166
6.1.3有增长上限的曲线趋势外推模型170
6.2趋势外推模型的选择173
6.2.1图形识别法173
6.2.2阶差法174
6.3趋势外推模型的分析评价176
6.3.1对历史数据拟合的分析176
6.3.2对未来趋势反映的分析177
第7章ARMA模型预测法182
7.1ARMA模型概述182
7.1.1模型引进182
7.1.2方法性工具184
7.2时序特性的分析186
7.2.1随机性的测定186
7.2.2时序的稳定性187
7.2.3时序季节性的识别190
7.3ARMA模型及其改进192
7.3.1ARMA模型193
7.3.2ARMA模型的改进193
7.3.3ARMA应用举例194
第三篇拓展篇
【项目三】物流系统数据分析——灰色预测200
第8章灰色预测法201
8.1灰色预测的基本内容201
8.1.1灰色预测的基本概念201
8.1.2灰色预测GM（1，1）模型203
8.1.3灰色预测GM（1，1）修正模型206
8.2灰色预测案例分析207
8.2.1房地产消费价格指数预测207
8.2.2国内生产总值预测210
8.2.3城市居民消费支出预测212
8.2.4重大干旱灾害预测215
第9章神经网络预测法219
9.1神经网络的基本理论219
9.1.1BP神经网络的基本原理219
9.1.2BP神经网络的过程220
9.1.3BP神经网络预测221
9.2BP神经网络的MATLAB函数222
9.3BP神经网络案例分析224
附录1t分布表230
附录2F分布表232
附录3D.W.检验表241
附录4教材的知识要点及掌握程度244
附录5教材的能力要点及掌握程度246
附录6实践环节（三级项目）设计248
参考文献249
2016年6月，中国成为国际本科工程学位互认协议《华盛顿协议》的正式会员，这是中国工程教育国际化进程的重要里程碑。“回归工程”、培养学生的“大工程观”是当今国际工程教育的主流理念。《华盛顿协议》对毕业生提出的12条素质要求中，不仅要求工程知识、工程能力，还强调通用能力和品德伦理；在实践上，以学生为中心，以产出为导向，注重对目标达成的支撑及持续改进，与CDIO工程教育实质等效。
CDIO工程教育是近年来国际工程教育改革的最新成果，以“预期学习结果”集合来驱动课程内容、教学方法、教育文化的设计，重视营造工程教育文化，其注重工程能力培养和基于工程项目全生命周期的一体化设计思想，对于国内工程类和相关专业的建设具有重要的实施价值。
作为承载了教学改革思想的载体，融入CDIO工程教育理念的高品质教材，东软CDIO工程教育教材在注重理实结合的同时，也注重对学生八大能力的培养，即：技术知识与推理能力，开放式思维与创新，个人职业能力，沟通表达与团队合作，态度与习惯，责任，价值观，实践构思、设计、实现和运行对社会的贡献。
CDIO工程教育教材是 CDIO教育教学改革在教学实施过程中的集中体现，它不仅承载着课程和项目的教学内容，而且贯穿和体现了CDIO工程教育的理念、思想与方法，是在系统化理论的指导下，将知识、能力、素质培养进行一体化设计，有机融合在教材体系中。教材的编写以能力培养为主线，以案例教学为引导，以项目为载体，充分体现“做中学”和“学中做”的思想，具有以下优势：
（1）以能力培养为主线，培养学生专业知识学习能力和工程实践能力。
（2）以案例为驱动，在做案例的过程中学习新知识，充分体现了“做中学”。
（3）以项目为载体，基于工程化教育方法，按照分析、设计、实施、运行展开项目及知识点的讲解。
（4）围绕专业知识结构和能力体系设计教材，实现同一专业下不同教材紧密的关联性。
（5）内容编排循序渐进，符合人的认知规律。
（6）适应柔性化教学变革，构建一体化、立体化教学资源。
CDIO工程教育教材可供以应用型人才为培养目标的高等院校以及职业培训机构作为教材使用。
目前，CDIO工程教育教材的建设还处于探索阶段，是一项创造性的工作，尚需要通过改革的实践不断加以深化和持续改进，任重而道远。
