本书是教育部l+X职业技能等级证书“智能仓储大数据分析”配套教材，根据证书的等级划分，本套教材分为初、中、高三个等级，总体上每个级别70%的内容是关于运营数据的分析，30%的内容是关于设备数据的分析，每个等级的侧重点及对学生的要求不同。高级教材，在初、中级教材的基础上，要求学习者能够掌握经典的统计模型，熟练使用R或Python 等基本编程语言，能够利用常用的统计模型量化分析仓储运营中的问题，并向相关部门提出运营决策和优化建议，输出数据分析报告。
教材采用活页式设计，以工作任务单元为基本形式，以物流业务流程的开展为主线，从企业真实用人需求出发，立足岗位技能的真实需要，为培养物流类专业技术人才量身定制一套完整的大数据分析知识体系。
本教材适用于中高职、职业技术型大学、应用型本科院校的学生、教师，以及有志于在数据分析领域从业或提升数据分析技能的社会在职人员。

董振宁，博士，副教授，硕士生导师，任广东工业大学管理学院工程硕士教育中心主任、广东省物流与供应链学会副秘书长、广东省政府采购评审专家、广东省汽车行业协会专家库成员等；主要研究领域：供应链管理、供应链金融、物流园区规划、物流信息系统；主持广东省自然科学基金、教育部校企协作协同育人、广州市哲学社会科学规划项目等纵向项目3项，并主持政府及企业咨询等横向项目10多项；在IJPE、系统工程学报等期刊发表论文20多篇。

第1单元 智能仓储数据分析概述
任务1 认识仓库
任务2 仓储数据分析内容
任务3 数据分析在仓储中的作用
第2单元 入库分析
任务1 入库一般性分析
任务2 入库效率的影响因素分析
任务3 利用一元线性回归进行入库效率影响因素分析
第3单元 存储作业分析
任务1 基于大数据的商品ABC分类
任务2 基于ABC分类的商品分析
任务3 商品布局分析
第4单元 拣货作业分析
任务1 拣货订单分析——时间序列预测法
任务2 拣货效率分析——多元线性回归分析法
第5单元 分货作业分析
任务1 均衡分货作业任务量
任务2 分货细部作业执行时间分析
任务3 包裹重投原因与包裹重投次数的列联表分析
第6单元 设备性能分析
任务1 设备性能统计分析
任务2 性能分布规律的核密度估计
任务3 根据核密度函数生成随机数
第7单元 设备可靠性分析
任务1 可靠性认知
任务2 可靠性数据分析
任务3 制订合适的维修周期
第8单元 仓储综合分析
任务1 生产资源与产能的数量关系及资源的合理配置
任务2 仓储企业运营分析
任务3 仓储综合评分计算与分析