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供应链评价的方法
模糊综合评价借助模糊数学，将边界不清晰、不易量化的因素定量化，然后计算各个因素与评价对象的隶属度，根据隶属等级状况进行综合评价。 供应链绩效评价的指标之间存在着复杂的因果关系，有些关系是模糊的、不确定的，而且有些指标无法实现精确定量化，应用模糊综合评价就能够很好的解决这些模糊性问题，这也是该方法的最大优势。
交货时间：评估供应商的交货时间是否稳定，是否满足企业的需求。可以通过统计交货时间的数据，计算供应商的准时交货率。交货数量：评估供应商的交货数量是否准确，是否符合企业的需求。可以通过统计交货数量的数据，计算供应商的交货准确率。
道德风险。道德风险是指由于信息的不对称，供应链合约的一方从另一方那儿得到剩余的收益，使合约破裂，导致供应链的危机。在整个供应链管理环境中，委托人往往比代理人处于一个更不利的位置，代理企业往往会通过增加信息的不对称，从委托合作伙伴那儿得到最大的收益。信息传递风险。
质量水平：评估供应链的产品和服务的质量水平，包括产品和服务的质量、可靠性和稳定性等，以及与其他竞争对手相比的质量优势。 可持续性：评估供应链的可持续性，包括对环境和社会的影响、供应链风险管理及道德责任等方面。
交货能力： 评估供应商的交货能力，包括交货时间的准确性和稳定性。成本管理： 了解供应商的成本管理能力，以确保其价格合理且稳定。供应链透明度： 了解供应商的供应链透明度，包括原材料来源、生产过程等，以应对潜在的供应链风险。
普及一下什么是大数据技术?
大数据技术指用于处理规模超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合的应用技术，其核心特征包括海量数据规模、快速数据流转、多样数据类型及价值密度低，主要解决PB级别数据的获取、存储、管理和分析问题。定义与特征麦肯锡全球研究所定义大数据为一种数据集合，其规模在获取、存储、管理、分析层面远超传统数据库工具的能力范围。
大数据技术是指从海量、多样、高速产生的数据中，通过特定技术提取、存储、管理和分析数据，以挖掘其中蕴含的价值和洞察力的过程。大数据技术不仅关注数据的规模和速度，更强调数据的处理和应用能力，是现代信息化社会中的重要技术支撑。大数据的特征 海量数据：大数据的首要特征就是数据量的巨大。
大数据是传统数据软件应用无法处理的巨大且复杂的数据集，通常指利用高级分析方法从数据中获取价值，而非特定大小的数据集。具体阐述如下：大数据的定义与特点：大数据是传统软件难以处理的庞大复杂数据集合，其核心特征在于“大”和“复杂”。
大数据技术，简而言之，是从海量、多样、高速的数据中快速获取有价值信息的能力。它基于云计算处理、知识发现技术和分析技术，能够为企业战略决策提供有力支持。大数据技术的特点主要体现在以下几个方面：数据量大：大数据技术处理的数据量通常以PB（拍字节）甚至EB（艾字节）为单位，远超传统数据处理能力。
吉林大学计算机科学与技术学院的主要研究方向
1、○主要研究内容：组件技术和软件复用技术、基于软件体系结构的软件开发方法、软件维护和软件设计改进方法、软件演化方法和软件自动化技术、软件重构方法和技术、软件测试、面向方面的编程技术、基于移动代理的软件开发方法、软件工程环境和软件开发辅助工具等。
2、吉林大学在信息与计算科学领域的研究成果涵盖计算机科学与技术、数学及生物信息学方向，形成多学科协同发展的科研格局。
3、该专业聚焦网络安全、机器学习及大数据分析等热门方向，这些方向都是当前计算机科学领域的热点和前沿。结合产业需求开展创新研究，确保教学内容与行业动态同步，这使得学生能够紧跟时代步伐，掌握最前沿的技术和知识。
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