數(shù)據(jù)化決策與商業(yè)模式變革

1 信息技術發(fā)展與商業(yè)模式變革
1.1 商業(yè)模式概述
1.2 信息技術賦能商業(yè)模式變革的背景
1.3 信息技術賦能商業(yè)模式變革的相關分析
1.4 本章小結
1.5 本章參考文獻
2 運營管理發(fā)展與商業(yè)模式變革
2.1 運營管理的概述
2.2 運營管理的數(shù)字化賦能
2.3 商業(yè)模式變革下的運營管理創(chuàng)新
2.4 本章小結
2.5 本章參考文獻
3 供應鏈發(fā)展與商業(yè)模式變革
3.1 供應鏈發(fā)展概述
3.2 供應鏈的數(shù)據(jù)化賦能
3.3 供應鏈的商業(yè)模式變革創(chuàng)新
3.4 本章小結
3.5 本章參考文獻
4 數(shù)據(jù)賦能的DEA方法
4.1 DEA簡介與方法基礎
4.2 DEA模型與數(shù)字化特性
4.3 基于DEA的決策分析步驟
4.4 DEA方法的應用概述
4.5 本章小結
4.6 本章參考文獻
5 數(shù)據(jù)增強的網(wǎng)絡DEA方法
5.1 具有共享產(chǎn)出固定和約束的兩階段效率評價方法
5.2 兩階段結構下的固定成本分攤方法
5.3 本章小結
5.4 本章參考文獻
6 優(yōu)化理論賦能數(shù)據(jù)化發(fā)展
6.1 優(yōu)化理論的基本介紹
6.2 優(yōu)化賦能數(shù)據(jù)化決策
6.3 優(yōu)化驅(qū)動機器學習的發(fā)展和應用
6.4 本章小結
6.5 本章參考文獻
7 中國物流數(shù)據(jù)化發(fā)展與商業(yè)模式變革
7.1 中國物流發(fā)展概述
7.2 傳統(tǒng)物流
7.3 數(shù)據(jù)化物流
7.4 物流商業(yè)模式
7.5 本章小結
7.6 本章參考文獻
8 大數(shù)據(jù)助力農(nóng)業(yè)金融
8.1 “保險+期貨”的背景
8.2 “保險+期貨”的發(fā)展進程
8.3 “保險+期貨”模式的分析
8.4 大數(shù)據(jù)金融算法在“保險+期貨”模式中的應用
8.5 本章小結
8.6 本章參考文獻
9 大數(shù)據(jù)助力農(nóng)業(yè)金融應用
9.1 “保險+期貨”——兼顧盈利與責任的普惠金融
9.2 養(yǎng)殖業(yè)上市公司基于大數(shù)據(jù)和場外期權的收益管理
9.3 基于大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)和新型養(yǎng)殖業(yè)建議
9.4 本章小結
9.5 本章參考文獻
附錄1 期權波動率預測技術路線
附錄2 《國務院辦公廳關于促進畜牧業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》等文件的出臺
附錄3 《農(nóng)業(yè)農(nóng)村部 國家發(fā)展改革委 財政部 生態(tài)環(huán)境部商務部 銀保監(jiān)會關于促進生豬產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的意見》