基于列联表分析的苏州物流企业大数据研究开题报告

 2022-12-04 10:12

1. 研究目的与意义

(一)课题研究的背景

随着科研的深入发展,定性资料的统计分析在物流领域中的应用越发显得重要,对于定性数据,列联表是最常用的分析方法。列联表又称交互分类表,是指同时依据两个变量的值,将所研究的个案分类。交互分类的目的是将两变量分组,然后比较各组的分布状况,以寻找变量间的关系。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个方面,数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。随着信息技术和网络的蓬勃发展,各行各业涌现了海量数据。尤其是在物流企业,在大数据时代来临之后,企业间的竞争愈演愈烈。如何应对大数据时代带来的机遇和挑战,成为物流企业普遍关注的焦点。

“十二五”期间,由于国家提供各种财政政策以及提倡技术创新,中国物流业取得了快速的发展,现已成为推动我国经济增长的新亮点。但物流企业运作效率低不能及时满足消费者需要、运营成本较高、企业盈利能力不足等因素制约着物流业的发展。同时,伴随着互联网技术的发展,“大数据”成为继“物联网”和“云计算”之后的时代主题,物流行业只有利用好大数据,才能挖掘出有价值的信息并从中受益。如何在适当的时机给物流业一个进一步发展的推动力成为当务之急。

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2. 研究内容与预期目标

文章以苏州物流企业为研究对象,探讨苏州物流企业在“十二五”期间的经营情况,对1300多家苏州物流企业的营业收入、固定资产、负债等数值性指标以及物流企业所在物流集聚区、地域、企业规模等非数值性指标进行列联表分析,旨在找出各因素之间的有效关系,找出物流企业发展存在的问题,从而为苏州物流企业的经营发展提供意可供参考的对策和建议。

预期目标是通过对苏州物流企业经营数据研究,能对苏州物流企业今后的发展起到一定的指导作用,对苏州政府出台相关政策也起到了一些的推动作用。“十二五”期间国家对物流企业开启了一系列优惠政策,而企业的发展往往也是跟着国家政策走的,所以物流企业要借着国家发布优惠政策的机会,通过引进外资、培养人才、加强物流企业信息化建设等方法大力发展物流产业,促进苏州社会经济的转型发展。

3. 研究方法与步骤

本课题主要使用列联表分析方法。列联表是将观测数据按两个或更多定性属性分类时所列出的频数表。列联表可用来进行卡方检验、做相关分析、给出相应的关联系数、计算特定的统计量等。本文通过列联表考察苏州物流企业“十二五”期间经营状况,运用卡方检验变量间的独立性。从而全面地、正确地分析影响苏州物流企业发展的关键因素。

本课题的研究步骤是先通过图书馆及电子数据库搜集了关于列联表分析及苏州物流企业发展现状的相关文献。其次,对现有的2011-2015年的1300多家苏州物流企业经营数据通过EXCEL进行整理,并运用列联表分析苏州物流企业各项经营指标之间的关联程度,找出影响物流企业发展的核心因素。最后,在此基础上提出促进苏州物流企业发展的相关对策及建议。

4. 参考文献

1 黄基延.基于秩方法的列联表数据独立性检验[j].河池学院学报,2015(02).

2 禹建奇.列联表的两种抽样模型以及齐性和独立性的检验问题[j].教育教学论坛,2015(14).

3刁天博,白石,李满.列联表分析法在非参数统计中的教学研究及应用[j].亚太教育.2016(26).

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5. 工作计划

1. 2022-2022学年第1学期,第14-16周,收集相关资料

2. 2022-2022学年第2学期,第3-6周,前期研究

3. 2022-2022学年第2学期,第7周,开题报告

4. 2022-2022学年第2学期,第8-11周,论文初稿

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