SQL及Python技术在供应链数据处理中的研究与应用[摘要]供应链作为一个信息链、资金链、物流链、客户链、产品链，其包含的数据可以按照不同的主题进行划分，覆盖了产业链的各个方面，从原材料到终端产品销售等每一个关键环节，因此积累的数据也非常大。为了提高供应链数据处理效率，需要使用先进的SQL及Python技术，设计一个强大的数据仓库，能够针对供应链数据进行可视化分析、数据挖掘和知识发现，从而提高供应链管理的准确性和可靠性。[关键词]SQL;Python技术;供应链;数据处理[DOI]10.13939/jki.zgsc.2020.21.1861引言美国威斯康辛大学-麦迪逊分校MattGreenberg博士以及供应链管理中心等研究认为，供应链作为全球产业化发展的重要阶段，其已经为各大跨国企业和国际组织带来了丰厚的利润和广阔的市场，但是供应链由于涉及产业化的各个方面和环节，比如原材料加工生产、产品设计和制造、产品销售和维护等，因此供应链管理积累了海量的数据，为了能够提高供应链管理时效，需要采用先进的数据处理技术，挖掘、分析和处理供应链数据，提高供应链管理的可靠性和准确性，帮助产业化发展的每一个企业做出准确的决策。[1]Python和SQL是一种面向对象的计算机程序设计语言，其学习速度比较快，能够编写一些可视化的数据处理流程，可扩展性强，可解释性也非常强，因此可以在供应链管理中得到良好应用，以便能够实现复杂的供应链数据处理任务，提高供应链的管理成效。[2]2SQL及Python技术在供应链数据处理中的应用Python是一种面向对象的、跨平台的、开源的、可移植的计算机程序语言，其可以嵌入到C程序、Java程序中，实现数据库编程和数理统计分析，还可以实现网络编程。[3]SQL是一种结构化的数据库管理语言，其可以与数据库管理系统集成在一起，实现数据库的插入、修改、删除和查询，与Python语言结合在一起，能够帮助供应链实现大数据分析、数据仓库挖掘、分布式数据处理等功能，进一步提高供应链的数据处理实时性、共享性和智能化。[4]2.1供应链数据挖掘和分析目前，供应链积累的数据非常多，比如产品销售管理中，为了提高产品制造的精准化，需要分析客户的数量和热度，以便能够精准营销，提高供应链的管理准确度。因此，利用Python可以实现一个大数据分析模型，该模型可以从海量的SQL数据中提取客户购买和产品制造数据，比如客户订购的产品、消费金额、常浏览的内容等，从杂乱无章的数据中针对客户的偏好、兴趣进行学习和分析，挖掘潜在的有价值的知识，比如根据客户浏览的内容推荐同类型的产品等。Python程序算法能够提高数据挖掘和分析的准确度，也不需要任何的背景知识，这个过程是无监督的，因此使用起来非常简单便捷。Python程序还可以按照不同的主题构建先进的数据模型，比如按照贡献价值为客户推荐不同档次的产品;按照客户喜好推荐支持不同业务的产品，这样就可以提高营销的精准程度，进一步为客户提供更加优质的服务，保有客户占有市场份额，提高企业的市场竞争力。2.2供应链流程监控供应链管理运行中，由于涉及的环节非常多，因此为了保持供应链能够合理和安全运行，需要监控每一个环节是否运行通畅，以便保证产业链不会受到影响。因此，针对供应链流程监控和预警，利用Python程序进行统计分析：一是监控产品原材料供应、产品设计和制造、物流运输与仓储等;二是监控产品的使用用户和数量;三是监控供应链的系统运行负载能力和运行可靠性，其中最为关键的就是材料产品的监控，因为这些设备涉及数据信息的加工和保存，一旦发生错误就会产生不可估量的损失。监控预警可以使用状态数据挖掘和分析模块输出。3SQL及Python技术在供应链数据处理中的应用优势供应链数据处理采用SQL及Python技术，其拥有很多的优势，比如处理速度快、功能丰富，实现数据挖掘分析。[5]文章通过总结，重点分析了以下四个优势。（1）提高供应链数据处理的可视化。供应链数据处理中，Python可以构建一个可视化的数据流处理过程，为用户提供一个可視化的流程，保证数据处理过程是透明的和准确的。Python技术能够为供应链平台提供并行处理的计算模型，更适用于集群平台高性能计算，允许数以亿计的节点进行分布式...