现代物流统计学

　　现代物流统计学包括两个部分：一是基础篇，包括导论、物流统计数据的采集、物流统计数据的可视化、物流统计数据的描述性分析、物流统计数据的预测方法、物流统计数据的区间估计、物流统计数据的相关与回归分析，基础篇使用物流数据，借助EXCEL和PYTHON两个软件进行实现；二是专题篇，包括社会物流统计、物流产业关联统计、物流指数、物流企业运营统计、物流企业绩效评价、物流企业竞争力评价。专题篇融入新的研究内容，介绍指标、内涵和统计方法。

　　韩嵩，女，1982年7月出生，2008年获得博士学位。北京物资学院信息学院副教授、统计系主任，兼任中国商业统计学会理事，北京大数据协会和北京应用统计协会理事。2013年入选北京高等学校青年英才计划，2017年入选北京高等学校青年拔尖人才培育计划。美国中佛罗里达大学（University of Central Florida）访问学者。主要讲授研究生课程《应用多元统计分析》和本科生课程《物流统计学》、《统计学》、《统计分析软件及应用》、《多元统计分析及应用》等。长期以来从事物流统计相关领域的研究，主持和参与相关项目十余项，以首作者发表核心论文二十余篇。

基础篇
第一章 现代物流统计学导论
第一节 现代物流统计学的内涵与研究对象
一、现代物流的含义
二、物流统计的含义
三、物流统计学的含义
四、物流统计学的研究对象
第二节 统计理论与方法在物流业中的应用
一、现代物流业的范畴
二、统计理论在物流业研究中的具体运用
第三节 物流统计分析的基本方法
一、物流统计的基本方法
二、物流统计分析的方法
三、物流统计分析的工作方法
第四节 现代物流统计软件介绍
一、Excel软件
二、SPSS统计软件
三、Python软件
本章小结
练习题
第二章 物流统计数据的采集
第一节 物流统计数据的类型
一、物流统计数据的来源
二、物流统计数据的测量水平
三、物流统计数据的获取途径
四、物流统计数据的加工程度
五、物流统计数据的表现形式
六、物流统计数据与时间的关系
第二节 物流统计数据的调查方法
一、统计调查方法
二、统计数据收集方法
本章小结
练习题
第三章 物流统计数据的可视化
第一节 定性数据的可视化
一、定类数据的整理与图示
二、定序数据的整理与图示
第二节 数值数据的可视化
一、数据分组
二、数值型数据的图示
三、多变量数据的图示
第三节 数据可视化软件的实现
一、Excel实现数据可视化
二、Python实现数据可视化
本章小结
练习题
……
专题篇
参考文献