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基于大数据应用的供应链绩效管理研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 研究背景和意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 大数据应用研究现状第12-13页
        1.2.2 信息共享研究现状第13-15页
        1.2.3 供应链绩效研究现状第15-16页
    1.3 研究内容和技术路线第16-18页
        1.3.1 研究内容第16页
        1.3.2 研究方法第16-17页
        1.3.3 技术路线第17-18页
第二章 理论模型与研究假设第18-27页
    2.1 理论模型的建立第18-21页
        2.1.1 大数据应用与供应链绩效之间的关系研究第19页
        2.1.2 信息共享与供应链绩效之间的关系第19-20页
        2.1.3 大数据应用与信息共享之间的关系第20-21页
        2.1.4 大数据应用和信息共享与供应链绩效的理论模型第21页
    2.2 研究模型变量的测量维度第21-23页
        2.2.1 大数据应用的测量维度第21-22页
        2.2.2 信息共享的测量维度第22-23页
        2.2.3 供应链绩效的测量维度第23页
    2.3 大数据应用和信息共享对供应链绩效影响的研究假设第23-26页
        2.3.1 大数据应用对供应链绩效的影响及假设第23-24页
        2.3.2 信息共享对供应链绩效的影响及假设第24页
        2.3.3 大数据应用对信息共享的影响及假设第24-25页
        2.3.4 建立假设检验模型第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 大数据应用对供应链绩效影响的研究设计第27-39页
    3.1 研究变量及维度测量第27-29页
        3.1.1 大数据应用及维度测量题项第27-28页
        3.1.2 信息共享及维度测量题项第28页
        3.1.3 供应链绩效及维度测量第28-29页
    3.2 问卷设计第29-31页
        3.2.1 问卷设计的步骤第29页
        3.2.2 问卷设计原则第29-31页
    3.3 预调研分析第31-38页
        3.3.1 预调研数据收集第31页
        3.3.2 预调研数据的检验分析第31-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 问卷数据分析及结果第39-57页
    4.1 问卷数据处理与分析第39-40页
        4.1.1 问卷数据收集与整理第39页
        4.1.2 数据分析方法第39-40页
    4.2 调研数据的描述性统计分析第40-42页
        4.2.1 样本的描述性统计分析第41页
        4.2.2 各维度的描述性统计分析第41-42页
    4.3 问卷的信度与效度分析第42-50页
        4.3.1 信度分析第42页
        4.3.2 探索性因子分析第42-47页
        4.3.3 验证性因子分析第47-50页
    4.4 相关性分析第50页
    4.5 维度回归分析第50-55页
        4.5.1 大数据应用与供应链绩效的回归分析第51页
        4.5.2 信息共享与供应链绩效的回归分析第51-52页
        4.5.3 大数据应用与信息共享的回归分析第52-55页
    4.6 假设检验结果与分析讨论第55-56页
        4.6.1 假设检验结果第55页
        4.6.2 分析与讨论第55-56页
    4.7 本章小结第56-57页
第五章 提高供应链绩效的策略第57-62页
    5.1 建立基于大数据应用的SCOR模型评价指标第57-58页
    5.2 构建企业间的大数据平台第58-59页
    5.3 加强供应链间的信息共享第59-60页
    5.4 本章小结第60-62页
第六章 结论与展望第62-64页
    6.1 结论第62页
    6.2 展望第62-64页
参考文献第64-67页
附录第67-70页
致谢第70-71页
作者简介第71-72页
附件第72页

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